【摘 要】
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近些年,随着计算机视觉的不断发展,行人检测和行为识别技术在众多前沿科技领域有着极大的应用价值。本文在行人检测技术研究中采用了方向梯度直方图（HOG）的方法提取图像特征,然后用支持向量机（SVM）的方法进行分类框选出行人并进行跟踪来实现动态的行人检测。在行为识别技术研究中,本文通过OpenPose算法提取行人骨骼关节点特征获得其骨骼关节的坐标,然后用深度神经网络（DNN）构建模型,最后用Softma
【基金项目】
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2021年北京市大学生创新创业训练计划项目资助；
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近些年,随着计算机视觉的不断发展,行人检测和行为识别技术在众多前沿科技领域有着极大的应用价值。本文在行人检测技术研究中采用了方向梯度直方图（HOG）的方法提取图像特征,然后用支持向量机（SVM）的方法进行分类框选出行人并进行跟踪来实现动态的行人检测。在行为识别技术研究中,本文通过OpenPose算法提取行人骨骼关节点特征获得其骨骼关节的坐标,然后用深度神经网络（DNN）构建模型,最后用Softmax分类器对行人行为进行识别。实验结果表明本文算法可以对多个行人进行准确检测,并能够对视频行为进行有效识别,在复杂的场景也可达到较为理想的效果。
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