【摘 要】
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随着人们安全意识的逐步提高,基于视频监控的人体异常行为识别技术研究得到了广泛关注。人体行为识别作为计算机视觉领域的研究热点之一,相关的研究成果不断增多。总体可以将这些人体行为检测算法划分为两大类,首先是传统的检测算法,此类算法依赖于手工方式提取特征,另一类则是近年来备受瞩目的基于深度学习方法的自动提取特征。由于传统的视频监控系统,需要大量的人力财力支撑,耗费大量时间去做异常筛选,已经不满足当下社会
【基金项目】
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航天科工所合作项目； 十三五预研项目；
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随着人们安全意识的逐步提高,基于视频监控的人体异常行为识别技术研究得到了广泛关注。人体行为识别作为计算机视觉领域的研究热点之一,相关的研究成果不断增多。总体可以将这些人体行为检测算法划分为两大类,首先是传统的检测算法,此类算法依赖于手工方式提取特征,另一类则是近年来备受瞩目的基于深度学习方法的自动提取特征。由于传统的视频监控系统,需要大量的人力财力支撑,耗费大量时间去做异常筛选,已经不满足当下社会的迫切需求,所以需要开发一种拥有智能化行为识别的系统。本文针对复杂多变的环境下人体异常行为的识别,在深度学习算法模型进行优化,并开发了一套行为分析平台系统以弥补传统视频监控平台缺陷。具体工作如下:1.基于YOLOv5算法模型,提出了YOLO-Ghost Net-SE网络模型用于人体异常行为识别,并取得了显著效果。通过Ghost Bottleneck层替换原有的CSP Bottleneck with 3 convolutions网络层,同时新增了注意力机制SE（Squeeze-andExcitation）模块。实验得出此网络模型相比于官方YOLOv5s网络,其模型参数量减少36%。2.基于当下优秀的Transformer网络模型,借助于其强大的自注意力机制（Self-Attention）,建立YOLO-Transformer模型。最后得到的网络模型平均精确度（m AP@0.5）有所提高,网络参数减少20%,网络层深度减小,计算速度进一步提高。3.由于当下许多开放数据集仅仅是对行为进行分类,并没有对行为进行异常的定义,因此本文自制了不同场景下的数据集,包括图像收集、筛选、数据标注、数据增强和数据集格式转换,最后得到两个数据集:smoke-mask数据集和打架数据集。4.设计开发了一套基于C/S的兼容性的人体行为分析系统。本系统可以通过图片、视频以及监控视频实现实时的识别效果,并具有高效的普适性,可以根据不同场景,训练不同的数据集得到权重文件,从而识别其定义的异常行为。
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