(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221041575 0.X (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 河海大学 地址 213022 江苏省常州市新北区晋陵北 路200号河海大 学 (72)发明人 徐映千　何欣楠　唐雪萍　 (74)专利代理 机构 南京鑫之航知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 32410 专利代理师 姚兰兰 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种监控暴力行为检测方法、 系统、 装置及 可读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种监控暴力行为检测方法、 系统、 装置及可读存储介质， 属于计算机视觉技 术领域， 包括以下步骤： 步骤1、 构建暴力行为视 频数据集； 步骤2、 构建三维卷积神经网络， 提取 暴力行为视频数据特征； 步骤3、 使用多层感知机 对特征数据分类； 该监控暴力行为检测方法、 系 统、 装置及可读存储介质， 替代费时费力的人工 检测方法， 采用结合了3D卷积 的密集连接网络， 对暴力行为视频数据进行特征提取， 并使用多层 感知机算法对网络提取的暴力行为视频数据中 的特征进行分类； 通过3D卷积核替换密集连接网 络中的2D卷积核， 使得卷积神经网络具备提取视 频特征的功能； 通过算法对暴力行为视频分类， 使用计算机对摄像头拍摄的视频内容进行分析， 能够节省人力， 预防暴力事 件的发生。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 114694080 A 2022.07.01 CN 114694080 A 1.一种监控暴力行为检测方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤1、 构建暴力行为视频 数据集； 步骤2、 构建三维卷积神经网络， 提取暴力行为视频 数据特征； 步骤3、 使用多层感知机对特 征数据分类。 2.根据权利要求1所述的一种监控暴力行为检测方法， 其特征在于： 所述构建三维卷积 神经网络的方法为密集连接和3D卷积。 3.根据权利要求1所述的一种监控暴力行为检测方法， 其特征在于： 所述密集连接和3D 卷积的构建包括以下步骤： 步骤21， 将网络中每个卷积层连接构建密集连接网络； 修改密集连接网络的卷积核， 使 用3D卷积的卷积核替代密集连接网络中的所有2D卷积核； 步骤22， 通过步骤1中所构建的数据集对神经网络进行训练， 使得三维卷积神经网络能 够提取图片特 征。 4.根据权利要求1所述的一种监控暴力行为检测方法， 其特征在于： 所述3D卷积的卷积 核替代密集连接网络中的所有2D卷积核的方法包括： 使用3D卷积核将2D卷积核推广到三 维， 对于第i层3D卷积层的第j层Fe ature Map中(xyz)坐标中的值 的计算公式如公式1 所示： 其中， x,y,z为输入采样点， 是当前3D卷积核所在的第k层Feature  Map中(p.q,r) 坐标中的值， g( ·)为激活函数， b1j为bias， m为第(i ‑i)层Feature  Map索引的集合， Pi与Q1 为卷积核的长和宽， Qi是时序方向卷积核的大小； p,q,r分别为输入采样点x,y,z周边按卷 积定义得到的采样点， ω为采样点权 重。 5.根据权利要求1所述的一种监控暴力行为检测方法， 其特征在于： 所述构建暴力行为 视频数据集包括收集网络数据集、 监控视频调取， 剪辑收集视频的暴力行为片段。 6.根据权利要求1所述的一种监控暴力行为检测方法， 其特征在于： 步骤3 中， 使用训练 的网络输出结果对多层感知机进 行训练， 使其具备分类功能， 其中， 所述多层感知机使用的 分类方式为 二分类。 7.根据权利要求1所述的一种监控暴力行为检测方法， 其特征在于： 所述3D卷积包括6 个1×1×1三维卷积核和3 ×3×3三维卷积核的密集连接层1、 1个1 ×1×1三维卷积核和3 × 3×3三维平均池化的转换层1、 12个1 ×1×1三维卷积核和3 ×3×3三维卷积核的密集连接 层2、 1个1 ×1×1三维卷积核和3 ×3×3三维平均池化的转换层2、 24个1 ×1×1三维卷积核 和3×3×3三维卷积核的密集连接层3、 1个2 ×7×7三维全局最大池化的转换层3、 全连接 层； 其中 在转换层3后， 激活函数如 公式2所示； 其中， n为输入数据的维度， ei为维度i的输入值， Si为维度i的输出概 率； 将激活函数的输出 结果送入多层感知机分类处 理。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114694080 A 28.一种监控暴力行为检测系统， 所述系统包括： 暴力行为视频 数据集构建模块， 用于构建暴力行为视频 数据集； 构建三维卷积神经网络构建模块， 用于构建三维卷积神经网络； 数据特征提取模块， 用于提取暴力行为视频 数据特征； 数据分类模块， 用于使用多层感知机对特 征数据分类； 密集连接和3D卷积构建模块， 用于将网络中每个卷积层连接构建密集连接网络； 修改 密集连接网络的卷积核， 使用3D卷积的卷积核替代密集连接网络中的所有2D卷积核； 并通 过所构建的数据集对神经网络进行训练， 使得三维卷积神经网络能够提取图片特 征。 9.一种监控暴力行为检测装置， 包括： 存储器， 用于存 储非暂时性计算机可读指令； 以及 处理器， 用于运行所述计算机可读指令， 使得所述计算机可读指令被所述处理器执行 时实现根据权利要求1到7中任意 一项所述的监控暴力行为检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 用于存储非暂时性计算机可读指令， 当所述非暂时性计 算机可读指令由计算机执行时， 使 得所述计算机执行权利要求1到7中任意一项 所述的监控 暴力行为检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114694080 A 3