电科院科技创新盘点之深度学习人员异常行为智能分析系统 | 科技创新

来源:     作者:电科院信息发布员     发布时间:2018年02月01日     浏览次数:         

公众聚集场所和室外公共空间等场所极易发生各类安全事件,实时预警人员密集场所中人员和人群异常行为对于维护社会安全和秩序具有重要意义。传统依靠后台人员监看视频监控的手段效率低下,我院创新中心机器智能团队自主研发了深度学习人员异常行为智能分析系统,创新性地采用快速卷积神经网络结合上下文光流传播技术,实现视频中人的实时、动态的识别与跟踪;采用卷机姿势机深度神经网络技术提取人体的特征图和部位亲和字段,实现对人体关键部位骨点的精准定位,成功实现了对监控中快速奔跑、人员超限、人群聚集、剧烈挥手、打架斗殴等五类个体和群体异常行为的实时预警。

团队成员深入一线,在乌鲁木齐新市区、喀什地区等公安分局及多处便民警务站搭建深度学习人员异常行为智能分析系统。在试点部署的过程中,团队成员一方面获取海量真实数据为系统的可靠性打下了坚实基础,另一方面与一线民警反复沟通需求,针对反馈第一时间对系统的软硬件进行优化改进,最终获得了较好的实战效果,得到了公安机关有关领导的一致称赞与好评。

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