【摘 要】
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人体行为识别是智能视频监控技术中的关键技术之一。由于人体行为具有多样性、复杂性,使其成为学术界广泛研究的课题,提高人体行为识别的准确率是目前研究的难点所在。本文以视频监控中的人体行为识别作为研究目标,利用特征提取和深度学习等领域的前沿技术,对视频帧序列分析,以达到提高人体行为判别准确率的目的。本文提出一种多通道融合的人体行为识别算法,分别提取视频帧序列的运动历史特征（MHI）、红外特征和RGB图像
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人体行为识别是智能视频监控技术中的关键技术之一。由于人体行为具有多样性、复杂性,使其成为学术界广泛研究的课题,提高人体行为识别的准确率是目前研究的难点所在。本文以视频监控中的人体行为识别作为研究目标,利用特征提取和深度学习等领域的前沿技术,对视频帧序列分析,以达到提高人体行为判别准确率的目的。本文提出一种多通道融合的人体行为识别算法,分别提取视频帧序列的运动历史特征（MHI）、红外特征和RGB图像特征,建立三个算法通道（MHI-CNN算法、RGB-CNN算法和Thermal-CNN算法）,并将运算结果融合。MHI-CNN算法首先使用运动历史特征提取算法对连续10帧的动作进行特征提取,将运动的人体目标在一段连续时间内的运动状态用图像亮度的方式表示出来,然后使用VGG-16卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对运动历史图进行训练和测试,提高了对走、跑、跳等相似行为的识别准确率;RGBCNN算法将RGB图像输入Faster R-CNN神经网络模型中进行训练和测试;Thermal-CNN算法对人体行为视频采集设备增加了红外摄像的功能,使得算法能够识别低照度及人体与背景灰度相似时RGB图像无法识别的人体行为;最后分别使用最大融合和平均融合的算法对人体动作类别信息和边框信息进行融合,得到最终的判定结果。为了验证算法的实用性,本文在学院大楼9楼进行动作模拟和视频拍摄,采集了3名同学的10种个体行为和交互行为,制作了Tenth Lab数据集,准确率达到97%,并在公开的KTH数据集、Weizmann数据集和UT-interaction数据集上对所提出的算法进行实验验证,准确率分别达到了98.83%、99.10%、99.00%和97.00%。实验结果证明,与近几年来的同类算法比较,本文提出的人体行为识别算法准确率较高,能够同时识别单人和双人交互行为,适应性较好。
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