【摘 要】
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利用智能监控设备对人群异常行为进行检测,可有效预防或及时处置群体性事件。在现有的人群异常检测方法研究中,异常行为的检测种类往往较为单一,无法对监控视频中出现的持刀斗殴、纵火以及人群异常聚集等行为进行检测,且多数算法计算量大、实时性差,不能及时产生预警信息。因此,基于监控视频的人群异常行为检测方法成为了重要的研究方向。本文提出了一种基于监控视频的人群异常行为检测方法,并进行了软件设计与实现,具体工作
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利用智能监控设备对人群异常行为进行检测,可有效预防或及时处置群体性事件。在现有的人群异常检测方法研究中,异常行为的检测种类往往较为单一,无法对监控视频中出现的持刀斗殴、纵火以及人群异常聚集等行为进行检测,且多数算法计算量大、实时性差,不能及时产生预警信息。因此,基于监控视频的人群异常行为检测方法成为了重要的研究方向。本文提出了一种基于监控视频的人群异常行为检测方法,并进行了软件设计与实现,具体工作如下:（1）构建基于轻量化网络的目标检测模型。为满足模型对监控视频中持刀斗殴、纵火和纵烟异常行为检测的速度和精度要求,本文在基于YOLOv4算法的基础上引入了Mobilenet和Ghostnet轻量化网络。将轻量化网络替换了YOLOv4的主干特征网络并进行实验,实验结果表明基于轻量化网络结构的YOLOv4模型的参数量下降明显。其中Mobilenetv2-YOLOv4的参数量较原网络下降了83%,检测速度较原网络提高了57%。模型轻量化后,其参数量和检测速度有了较大提升,但模型的鲁棒性有了明显下降。（2）提出一种基于注意力感知和轻量化网络的目标检测方法。为提高轻量化目标检测模型的鲁棒性,本文通过引入注意力机制来提升模型对特征的提取能力。主要引入了SENet、ECANet和CBAM三种注意力机制进行实验。实验结果表明,在添加了三种注意力机制的模型中,平均检测精度均值均有了提高。其中添加CBAM注意力模块的模型平均检测精度均值为84%,相较没有添加注意力机制的模型提高了2%。（3）提出一种群体性异常事件检测系统,并进行了软件实现。本文基于改进的轻量化目标检测模型对监控视频中持刀、纵火以及纵烟行为进行检测,同时结合MCNN人群计数算法对人群密度进行检测,实现从异常目标和人群密度两个维度对人群异常行为进行检测。在软件实现方面,分析相关功能需求,利用Py Qt5设计界面,实现了对群体性事件检测和预警的功能。本文研究成果能够应用于公共安全领域,为预防和处置突发性群体异常事件提供了技术支持。
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