【摘 要】
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行人检测与行为识别作为计算机视觉中的重要研究方向,已广泛应用于公共场所的智能监控和智能交通等范畴。近年来随着深度学习的快速开展,卷积神经网络被广泛应用于行人检测,但仍遭受场景复杂、摄像机视角变化、人体姿势的多样性等实际因素的困扰。如何克服目标遮挡、视角变化、摄像机分辨率有限的问题,快速检测到场景中的行人,识别其行为动作是课题研究的出发点。由此,在了解前人工作基础后,开展了以下两方面工作:（1）研究
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行人检测与行为识别作为计算机视觉中的重要研究方向,已广泛应用于公共场所的智能监控和智能交通等范畴。近年来随着深度学习的快速开展,卷积神经网络被广泛应用于行人检测,但仍遭受场景复杂、摄像机视角变化、人体姿势的多样性等实际因素的困扰。如何克服目标遮挡、视角变化、摄像机分辨率有限的问题,快速检测到场景中的行人,识别其行为动作是课题研究的出发点。由此,在了解前人工作基础后,开展了以下两方面工作:（1）研究了卷积神经网络常用检测结构,提出了一种基于人体关节点信息的行人检测方法。选用Mask R-CNN网络作为主体结构,扩展其掩码分支对关节点进行建模,实现行人检测。并在不同分辨率、不同视角、多人遮挡的情况下进行实验测试。结果表明该方法具有良好的抗遮挡性。（2）考虑到关节点信息比视频数据信息的特征更为简单明确,以Mask R-CNN网络作为骨骼检测器,LSTM网络为行人动作识别器,提出了一种基于人体关节点信息的行为识别方法。通过学习关节点的运动特征,对人体的行为动作进行识别,。实验结果表明新方法可有效识别人体的行为。
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