基于深度学习的行为识别关键技术研究及系统开发

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在科技飞速发展的今天,人工智能涉及到各个领域,深深地融入到了人们的生活当中。其中行为识别技术对于人们而言也起着重要的作用,通过对人体动作的分析,准确地判断出人体的动作类型。对于一些存在危险或可疑的动作,行为识别将具有很大意义。在一些公共场合或者危险区域,行为识别技术能够为公众提供更加安全的环境,同时对一些危险行为动作进行预测也十分有必要,可以防止危险的发生。虽然行为识别已经有了很长一段时间的发展,在此期间许多新的模型不断被提出,但仍然存在两个问题。第一是行为识别模型结构复杂的问题,复杂模型在进行运算时会产生巨大的计算量,对在实时性方面有较高需求的任务会产生较大的影响。第二是实际应用问题,虽然现在的行为识别模型在理论层次的研究取得了较好的效果,但却很少有网络能够很好地运用在实际应用中,有效地将行为识别模型与智能平台相结合。针对前面两个问题,本文的研究内容主要包含以下方面:(1)实验中设置了室内固定视角的采集点进行数据集构建,使用Kinectv2摄像头进行数据采集,构建的数据集共包含6种动作类型,分别为走、跑、跌倒、爬楼梯、起立、坐下。实验中共包含10位人员进行数据采集,每人分别采集每种动作10次,每次视频采集时长为1分钟。(2)为了在行为识别过程中满足实时性和轻量级的需求,本文构建了单阶段的双流行为识别网络D-F3D。使用双流网络作为主干网络,即F3D网络提取动作的时序特征,Darknet19网络模型提取到视频中关键帧的空间特征,通过对比实验证明了D-F3D双流网络的有效性。同时,在双流网络中引入了通道注意力和空间注意力机制融合的方式,对主干网络输出的空间特征和时序特征进行通道融合并通过注意力机制,最终D-F3D的准确率达到了67.5%,取得了较好的效果。(3)为了将行为识别模型有效地应用于实际应用场景中,本文使用前端框架Vue结合Opencv Js库和ECharts库搭建了智能监控平台,该平台具有自动化、智能化的优点,通过Opencv Js调用行为识别模型对未知的视频进行处理,判别出视频中出现的行为动作。此外,该平台能够对处理过的视频数据进行可视化分析和存储。
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