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用于暴力行为检测的深度学习模型训练数据集构造方法及系统

基本信息

申请号	CN202010321323.6	申请日	-
公开（公告）号	CN111475674A	公开（公告）日	2020-07-31
申请公布号	CN111475674A	申请公布日	2020-07-31
分类号	G06F16/71(2019.01)I	分类	-
发明人	杨晨;张嘉森;滕峰	申请（专利权）人	深圳市艾伯信息科技有限公司
代理机构	深圳市壹壹壹知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	师勇
地址	518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）
法律状态	-

摘要

本发明实施例公开了一种用于暴力行为检测的深度学习模型训练数据集构造方法及系统，所述方法包括：步骤1：存储和清洗公开数据集中的视频；步骤2：存储和清洗网站中的视频；步骤3：录制含有暴力行为的视频；步骤4：基于已有模型录制视频；步骤5：设定输入帧数；步骤6：若存在待处理视频，则取出待处理视频；步骤7：获取该视频的总帧数；步骤8：计算取帧间隔；步骤9：计算取帧的序号；步骤10：将对应帧序号的图片按特定参数命名，并存储至指定文件系统；步骤11：将待处理视频记录为“已处理”。本发明提升基于深度学习的暴力行为检测模型输入样本数量和样本质量，减少训练时间，降低资源开销，提升模型性能，进而提升暴力行为检测效果。