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一种电梯内挡门行为检测方法及计算机可算待检测视频段中相邻两帧画面的结构相似性2S3、计算待检测视频段中相邻两帧画面的结构S4：返回步骤S2，继续检测下一个待检测视频段对每个待检测视频段抽取m帧图片，提取每一帧图片中位于图片上半部分的第n行像将每个待检测视频段中提取得到的m个一维向量沿着列的方向按时间顺序排列拼接，从抽得的各帧图片中最上端的第一行像素开始，由上而下逐行遍获取所述图片的背景像素行的灰度均值，将所述每一行像设置阈值，当搜寻到所述图片中第一个与背景像素行的灰度均值将所述待检测的电梯监控视频流经过所述滑动窗口，即将所述待X*L)2L=3若检测到某相邻两帧画面的结构相似性指数大对所有视频段均进行逐次抽帧，提取各帧中同一位置的一行像素，并将多个所述像素拼接图分为有挡门行为和无挡门行为两类，提取两将有挡门行为和无挡门行为的两类所述像素拼接图按照预设比例划分为训练集和验将所述训练集输入至所述MobileNetV3卷积神经网络中，利用所述Mobi4[0004]本发明要解决的技术问题是提供一种电梯内挡门行为检测方法及计算机可读存一个待检测视频段是否有挡门行为直至所有待检测视频段均被检5*L)22＝2*L)22＝0.03[0010]若检测到某相邻两帧画面的结构相似性指数大于阈值，则从该相邻两帧开始计待检测视频段中提取得到的m个一维向量沿着列的方向按时间顺序排列拼接，形成一张宽[0014]作为优选的，两类所述像素拼接图中送至MobileNetV3卷积神经网络进行图像特述像素拼接图按照预设比例划分为训练集和验证集；将所述训练集输入至所述相似度进一步判别待检测视频段是否含有挡门行为，实现了对电梯内挡门行为的自动检6采集的多个视频段筛选分为含有挡门行为和无无挡门行为的两类。将两类上述像素拼接图送入至MobileNetV3卷积神经网络中提取图像其来源视频段分为两类。若像素拼接图出自含有挡门行为的视频段，则将上述像素拼接图7待检测的电梯监控视频流经过滑动窗口，将所述待检测的电梯监控视频流每隔q秒截出一python程序提取每张图片的第27行像素。将提取出来的250个一维向量沿列的方向按时间8[0049]基于上述的电梯内挡门行为检测方法，本发明还提出了一种计算机可读存储介现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0054]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一9所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其

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