JP6668514B1 - ディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法およびその装置 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (7)
- 少なくとも一つのフレーム映像を含む入力映像から暴力の特徴点を検出して映像の暴力性を検出する暴力検出フレームワーキング方法において、
入力映像に含まれた一つのフレーム映像から色差成分(U、V)を除外して2次元(2D)基盤の輝度成分(Y)映像を抽出する第1段階と、
前記2D基盤のY映像を順次3次元(3D)に蓄積し、このうち均等な間隔のフレームのみを抽出して3次元(3D)基盤のY映像グループを獲得する第2段階と、
前記3D基盤のY映像グループに対して3*3*3フィルタを使用して映像コンボリューション(Convolution)を遂行することによって暴力検出場面を導き出す第3段階と、を含んでなることを特徴とする、ディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法。 - 前記第2段階で均等な間隔のフレームのみを抽出することは、
前記3Dで蓄積された映像のうちあらかじめ指定された均等な順番目のフレームのみをダウンサンプリング(downsmapling)を通じて抽出することを特徴とする、請求項1に記載のディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法。 - 前記第3段階の映像コンボリューション遂行は、
所定の横(x)*縦(y)*フレーム(F)の大きさの映像に対して1次合成積演算(Convolution)を遂行し、(x/2)*(y/2)*(F/2)の大きさの映像に1次プーリング変換(Pooling)する段階と、
前記1次プーリング変換された(x/2)*(y/2)*(F/2)の大きさの映像に対して2次合成積演算を遂行する段階と、
2次合成積演算が遂行された(x/2)*(y/2)*(F/2)の大きさの映像に対して(x/4)*(y/4)*(F/4)の大きさの映像に2次プーリング変換する段階と、を含んでなることを特徴とする、請求項1に記載のディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法。 - 前記第2段階は30個フレームでダウンサンプリングして3D基盤のY映像グループを獲得し、
前記1次合成積演算および2次合成積演算時のフィルタの大きさは3*3*3であって、ストライドは1であり、
前記1次プーリング変換時のフィルタの大きさは2*2*2であって、ストライドは2であることを特徴とする、請求項3に記載のディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法。 - 前記2次合成積演算は3回繰り返して連続に遂行され、
1回目の2次合成積演算を遂行した映像と3回目の2次合成積演算を遂行した映像でそれぞれあらかじめ指定された同じ順番目のフレームの値を合算(Sum)することによって暴力の特徴点を再学習することを特徴とする、請求項4に記載のディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法。 - 前記2次プーリング変換された (x/4)*(y/4)*(F/4)の大きさの映像に対して、
3*3*3フィルタを使用した4次合成積演算は3回繰り返して連続に遂行され、
1回目の4次合成積演算を遂行した映像と3回目の4次合成積演算を遂行した映像でそれぞれあらかじめ指定された同じ順番目のフレームの値を合算(Sum)することによって暴力の特徴点を再学習することを特徴とする、請求項5に記載のディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング方法。 - 少なくとも一つのフレーム映像を含む入力映像から暴力の特徴点を検出して映像の暴力性を検出する映像分析部を含む暴力検出用フレームワーキング装置であって、
前記映像分析部は、
入力映像に含まれた一つのフレーム映像から色差成分(U、V)を除外して2次元(2D)基盤の輝度成分(Y)映像を抽出し、
前記2D基盤のY映像を順次3次元(3D)に蓄積し、このうち均等な間隔のレイヤーのフレームのみを抽出して3次元(3D)基盤のY映像グループを獲得し、
前記3D基盤のY映像グループに対して3*3*3フィルタを使用して映像コンボリューション(Convolution)を遂行することによって暴力検出場面を導き出すことを特徴とする、ディープランニング基盤陰影映像の時空間的な特性分析を活用した暴力検出用フレームワーキング装置。
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Families Citing this family (1)
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Family Cites Families (9)
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112668410A (zh) * | 2020-12-15 | 2021-04-16 | 浙江大华技术股份有限公司 | 分拣行为检测方法、系统、电子装置和存储介质 |
CN112668410B (zh) * | 2020-12-15 | 2024-03-29 | 浙江大华技术股份有限公司 | 分拣行为检测方法、系统、电子装置和存储介质 |
CN113378722A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-09-10 | 西安电子科技大学 | 基于3d卷积和多级语义信息融合的行为识别方法及系统 |
CN117011766A (zh) * | 2023-07-26 | 2023-11-07 | 中国信息通信研究院 | 基于帧内差异化的人工智能检测方法和系统 |
CN117011766B (zh) * | 2023-07-26 | 2024-02-13 | 中国信息通信研究院 | 基于帧内差异化的人工智能检测方法和系统 |
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