基于深度学习判断视频行为的监控系统

本发明涉及视频行为监控技术领域，公开了基于深度学习判断视频行为的监控系统。该系统包括视频流获取、时间延迟分析、行为波动分析、异常概率分析、误差概率分析及判断阈值调整单元。系统通过视频流获取单元采集多监控点视频流数据；时间延迟分析单元依据两监控点视频流时序相关关系确定时间延迟值；行为波动分析单元结合监控点短时窗口深度特征分布及时延调整后的下监控点对应特征分布，计算行为波动因子；异常概率分析单元综合相邻监控点相关差异与波动因子，确定各特征维度异常概率并提取异常维度；误差概率分析单元据所有相邻监控点异常维度分布得行为误差概率；判断阈值调整单元据此调阈值，完成视频行为自动判断。