【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于行为分析，具体涉及一种智慧社区客流行为分析系统。
技术介绍
1、在智慧社区的安全管理中，传统的监控系统主要依赖安保人员对多路摄像头画面的实时观察和人工判断。然而，随着社区环境日益复杂，这种模式逐渐暴露出其局限性。首先，安保人员精力有限，难以同时兼顾多个监控区域，导致潜在安全隐患可能被忽视。其次，长时间的集中注意力容易引起视觉疲劳，降低异常行为的识别效率和准确性，如非法入侵、翻越围栏或聚众滋事等事件无法得到及时处理。此外，传统系统的反应速度慢，从发现异常到采取行动存在时间差，影响了事件的有效控制。再者，由于缺乏智能分析能力，大量监控录像未能得到有效利用，错失了通过数据分析优化安全管理策略的机会。高昂的人力成本也给社区运营带来了经济压力。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种智慧社区客流行为分析系统，解决相关技术中依赖人工观察和判断所带来的多路监控难以全面覆盖、易受视觉疲劳影响、异常行为识别效率低下以及人力成本高的技术问题。
2、本专利技术提供了一种智慧社区客流行为分
【技术保护点】
1.一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，按照预设时间间隔从监控视频数据中提取视频帧，并使用轻量级目标检测模型对视频帧进行实时检测，其中，将相邻的K个视频帧打包成一个批次，输入到目标检测模型中，进行人员的识别，K为自定义参数。
3.根据权利要求2所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，对候选视频进行预处理，得到第一特征序列，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，使用姿态估计算法对第一特征序列中的视频帧进行...
【技术特征摘要】
1.一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，按照预设时间间隔从监控视频数据中提取视频帧，并使用轻量级目标检测模型对视频帧进行实时检测，其中，将相邻的k个视频帧打包成一个批次，输入到目标检测模型中，进行人员的识别，k为自定义参数。
3.根据权利要求2所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，对候选视频进行预处理，得到第一特征序列，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，使用姿态估计算法对第一特征序列中的视频帧进行逐帧检测，提取人员的关节点的二维坐标，并将关节点的二维坐标作为与关节点建立映射关系的节点的初始特征；
5.根据权利要求4所述的一种智慧社区客流行为分析系统，其特征在于，通过改进的时空图神经网络提取高维骨架特征，具体改进内容包括：在空间卷积部分引入非线性函数，在时间卷积部分引入门控循环单元，增加节点自身的特征增强项；改进的时空图神经网络的计算公式为：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾高发，杨宗庆，汤勇智，张朝伟，
申请(专利权)人：厦门市执象智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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