一種基于邊緣計算的暴力行為檢測方法,在云端服務器構造和訓練用于暴力行為檢測的深度學習模型及強化學習方法;監控設備端對視頻畫面進行前景檢測,得到感興趣區域畫面并上傳至邊緣端服務器,邊緣端服務器進行目標檢測,得到畫面中存在有人區域的結果反饋至監控設備端;監控設備端判斷有人區域的人數是否超過閾值,建立視頻幀緩沖區并調用強化學習方法對視頻幀進行關鍵幀篩選,將關鍵幀存入緩沖區,如果緩沖區滿,將緩沖區中的視頻幀作為一組上傳至邊緣服務器,邊緣服務器調用深度學習模型對該組視頻幀進行端到端的推理,得到該組視頻幀中暴力行為存在的概率;本發明能夠有效降低暴力行為檢測整個流程中的計算資源耗費和網絡帶寬占用。
聲明:
“基于邊緣計算的暴力行為檢測方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)