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专利信息

一种基于小样本学习的人员违规行为预测方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-077-2023-5193
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06V40/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V20/40;G06V20/52类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种基于小样本学习的人员违规行为预测方法,涉及图像处理技术领域。本发明包括如下步骤：收集违规作业行为的图像,构成数据集并对图像进行标注；对数据图像进行增强处理；采用小样本学习方法,建立违规作业预测孪生网络模型,初始化模型参数；导入训练数据至违规作业预测孪生网络模型,计算图块集与样本之间的距离。本发明通过小样本学习方法建立违规作业预测孪生网络模型,将训练数据导入至违规作业预测孪生网络模型计算图块集,并计算图块集与样本之间的距离,比较距离和预设阈值的大小,若小于或等于则预测为违规行为,提高监管效率,节约成本。
附件下载：  (原始资料备查)

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