【摘 要】
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卷积神经网络技术在计算机视觉领域中发挥着越来越重要的作用。基于卷积神经网络的人体行为分析与识别算法主要通过目标检测技术、人体骨骼关键点检测技术和人体行为分类网络技术对视频和图像中的人体目标进行定位、行为分析与行为识别。本文研究内容由浙江省重点研发计划项目——基于“智能亚运”等重大活动公共安全需求的关键技术、装备研究及应用示范项目课题支持。由于监控摄像头和人体目标之间存在一定距离和角度,导致监控图像
【基金项目】
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浙江省重点研发计划项目——基于“智能亚运”等重大活动公共安全需求的关键技术、装备研究及应用示范项目课题；
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卷积神经网络技术在计算机视觉领域中发挥着越来越重要的作用。基于卷积神经网络的人体行为分析与识别算法主要通过目标检测技术、人体骨骼关键点检测技术和人体行为分类网络技术对视频和图像中的人体目标进行定位、行为分析与行为识别。本文研究内容由浙江省重点研发计划项目——基于“智能亚运”等重大活动公共安全需求的关键技术、装备研究及应用示范项目课题支持。由于监控摄像头和人体目标之间存在一定距离和角度,导致监控图像中人体目标的定位精度比较低。同时实际场景中人体目标之间会相互遮挡,人体目标的骨骼关键点检测会比较困难,这也是一个比较棘手的问题。针对以上问题,本文提出一种基于卷积神经网络的人体行为分析与识别算法。首先利用基于卷积神经网络的目标检测算法检测视频图像中的人,然后利用人体骨骼关键点检测算法对被检测到的人体目标的骨骼关键点进行定位,最后由人体行为分类网络对人体目标的骨骼关键点信息进行分析,并识别出图像中人体目标的行为。本文提出的主要创新点如下:（1）针对图像中人体目标的尺度多样性,本文提出了Re-Bi FPN特征融合方法提升多尺度特征融合效果。在级联网络中引入Re-Bi FPN特征金字塔结构,构建递归的连接方式将Bi FPN中的各层特征图融合到主干网络的输出层中,进一步实现跨尺度的连接和特征的加权融合。（2）针对人体目标之间相互遮挡的问题,本文提出了Rep-CIo U Loss。Rep-CIo U Loss充分考虑了多个预测框之间的中心点距离以及不同目标之间候选框的距离信息。充分考虑预测框之间的中心点距离可以防止多个预测框之间因距离太近而被NMS算法过滤掉,进而减少因遮挡而产生的漏检。（3）针对现有的人体骨骼关键点检测算法准确率低的问题,本文提出了基于多级HRNet的人体骨骼关键点检测算法。并提出了M-RFB模块,利用浅层特征高分辨率和高层特征的高语义信息提升检测效果。在整个骨骼关键点检测过程中始终保持高分辨率表述,并在每个子网中采用多尺度融合。（4）在人体行为分析阶段,本文提出了构建基于卷积神经网络的人体行为分类网络。利用人体骨骼关键点检测阶段得到的17个骨骼关键点信息计算关键点之间的距离和角度特征,并利用距离和角度特征对人体行为分类模型进行训练。本文提出的行为分析算法总的准确率达到了98.7%。本文提出的基于卷积神经网络的人体行为分析与识别算法能够有效提升监控视频中人体目标的检测精度、人体目标骨骼关键点的定位精度以及人体行为识别的准确率。
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