基于计算机视觉与热成像的仓储区域入侵行为识别系统

本发明提供了基于计算机视觉与热成像的仓储区域入侵行为识别系统，涉及智能监控技术领域，其通过获取仓储区域的可见光图像和热成像数据，生成融合图像数据，检测温度异常区域并提取热特征向量；结合双分支注意力机制提取运动目标的时序特征和空间特征，与热特征向量进行多模态特征融合，生成入侵行为特征；基于该特征构建时空轨迹图，通过图卷积网络分析运动规律和区域访问模式，当检测到异常轨迹或非授权停留行为时，判定为入侵行为。本发明能够克服传统入侵检测技术在光照不足或恶劣天气条件下易受环境影响的问题，并有效区分入侵者与合法工作人员，显著降低误报率。