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摘要
本发明公开了一种边缘计算环境下智能视频监控系统的离线学习方法,包括步骤：1)提取视频关键帧,输入分类模型,采集特征提取层之前的图像特征向量与分类输出层对应的分类结果,构建成对应的特征向量与输出类别的特征类别对(x,y)；2)对特征类别对(x,y)进行进一步压缩存储,根据分类结果中的置信度大小,存储在不同的样本集合中；3)符合参数更新条件时,对特征类别对解压缩,向用户查询,进行重标记,得到更正后的特征类别对；4)将更正后的特征类别对输入特征重映射网络进行训练,根据得到的新中心点对分类模型中分类输出层的参数进行更新,完成离线学习。本发明可以解决智能视频监控系统中的用户隐私保护问题,同时使系统更好适应复杂的应用场景。
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