智能监控系统异常行为识别算法专利申请

背景介绍：

智能监控系统在保护公共安全、预防犯罪和维护社会秩序方面发挥着重要作用。然而，传统的基于规则的监控系统往往无法有效应对各种复杂场景中的异常行为，因此，智能监控系统异常行为识别算法开发变得至关重要。本文旨在提出一种专利申请，该专利涉及一种基于深度学习的智能监控系统异常行为识别算法，能够更准确地判断异常行为，并发出预警。

技术原理：

该算法基于深度学习的方法，通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方式，对监控摄像头捕获到的视频进行特征提取、学习和分析。具体而言，首先，通过CNN网络对视频帧进行特征提取，得到视频的空间特征。接着，通过RNN网络对这些空间特征进行时间建模，获得视频的时序特征。最后，利用时序特征进行异常行为的判断，并根据判断结果发出相应的预警。

创新点：

1. 结合了CNN和RNN网络，充分挖掘视频的空间和时序特征，提高了异常行为的识别准确率。

2. 引入了深度学习的方法，自动学习特征，减少了人工特征工程的依赖，提高了算法的智能化程度。

3. 通过实时监控视频数据的异常行为识别，并及时发出预警，能够有效预防犯罪和保护公共安全。

申请内容：

本专利申请涉及以下几个方面的技术创新：

1. 基于深度学习的智能监控系统异常行为识别算法； 2. 异常行为判断的实时性预警系统；

3. 利用CNN和RNN相结合的方法进行视频特征提取和时序分析。

使用场景及优势：

该算法可广泛应用于各类智能监控系统中，如公共交通系统、商业场所、学校等。相比传统的基于规则的方法，该算法具有以下优势：

1. 更高的异常行为识别准确率：通过深度学习方法的运用，能够更准确地判断各种复杂场景下的异常行为，降低误报率，提高真实预警率。

2. 实时监控和预警：算法通过实时视频数据分析，能够快速发现异常行为并实时发出预警，及时采取措施，避免事故的发生。

3. 自动学习特征：算法利用深度学习方法进行特征学习，减少了人工干预，提高了智能化程度，能够适应各种场景下的监控需求。

总结：

本专利申请涉及一种基于深度学习的智能监控系统异常行为识别算法，通过结合CNN和RNN网络，利用视频的空间和时序特征，能够更准确地识别各种复杂场景下的异常行为，并通过实时监控和预警系统及时发出警报，以保护公共安全、预防犯罪和维护社会秩序。该算法具有较高的识别准确率、实时性和智能化程度，可广泛应用于各类智能监控系统中。希望能够获得您的专利授权，以推动智能监控系统领域的发展。