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文档简介

本申请涉及计算机视觉与人工智能技术领法包括：将电梯的原始帧图像输入目标检测模2将分辨率增强的兴趣区域与所述原始帧图像融合，保留非兴趣区域数l为：若所述场景状态为复杂场景，则执行所述基于所述目标的检测框确定兴趣区域的步分辨率重建模块，用于将所述兴趣区域输入预设的分辨率6.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存37.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储4所述预设公式为ROIW=ROI,+AO；其中，ROI是下一帧图像的兴趣区域，ROI,5实现上述第一方面中任一项所述的电梯内行机设备上运行时，使得计算机设备执行上述第一方面中任一项所述的电梯内行为监控方678用于控制遮挡损失的权重；为目标重要性函数，表示当前目标的重要性，定义为：9模型将在每一帧中重新检测并调整兴趣区域。这种动态调整确保能够实时更新目标的位辨率图像中的低和高分辨率图像中的高的定义[0063]其中，超分辨率重建旨在从一个或多个低分辨率图像中重建出一个高分辨率图[0064]在本申请实施例中，选用超分辨率残差网络（SuperResolutionResidual为输出的高分辨率图像；为输入图像（此处是低分辨率图像，即上文的兴趣区域素值归一化处理，使得像素值范围在0到1之间。[0068]其中，保留非兴趣区域的原始帧图像的原始分辨率表示非兴趣区域分辨率不变[0071]在本申请实施例中，重建并后处理后的目标帧图像将作为行为识别模块的输的时空特征，以进行行为识别。SlowFast网络模型中有两个关键组成部分：慢路径Slow[0085]其中，表示SlowPath处理后的结果；Ipase(tg)表示FastPath处理后[0086]这两个路径的特性使得SlowFast模型能够在时间维度上同时捕捉到长时间跨度W3D表示时空卷积层的权重矩阵，在时空卷积网络中，这些权softmax表示激活函数。[0091]为了便于理解，此处举例说明。若检测到人在电梯内推电动车，并且电动车位于兴趣区域（即电动车位置符合预设规则则可以通过以下逻辑判断该行为违规：B=f(A='推电动车'ANDGinROI)今违规。这个逻辑的含义是：如果A识别出结果和行为识别结果来判断是否发生了违规行为的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限行为监控方法程序被所述处理器执行时实现如上述任一实施例所述的电梯内行为监控方通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机型SDRAM（ESDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM

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