基于时空特征的人体行为检测方法研究

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随着智能监控技术的发展和应用,人体行为检测技术已成为视频监控领域研究的热点问题。采用行为检测技术可以对监控区域中目标的行为进行准确检测,提高人工筛查的工作效率,及时帮助相关人员应对突发情况,减少事故带来的损失。然而由于场景背景复杂、人体之间遮挡严重、行为之间相似度较大、行为类别千姿百态等问题的存在,使行为检测任务变得艰难。针对以上问题,本文通过提取视频序列的时空特征(时间特征和空间特征)对人体发出的行为进行检测,分别选取典型的单阶段YOWO网络(You Only Watch Once)和Slow Fast网络进行研究,提出合理的改进方法对网络结构进行优化,提高行为检测的准确度,并在改进网络的基础上,搭建了人体行为检测系统,用于视频监控场景下的人体行为的检测、异常行为的分析、数据的存储。整体的研究工作如下:(1)为提高单阶段YOWO网络的特征提取能力和特征融合能力,对YOWO网络的特征提取模块进行改进,在空间流网络和时间流网络中分别引入对应的注意力机制模块,并对特征融合模块进行了重新设计,引入了像素筛选器,提出了Attention-YOWO网络。在AVA数据集上进行了测试,结果表明Attention-YOWO网络在16帧输入的条件下,m AP提升了2.8%,达到了31.3%,处理速度达到16fps。(2)针对Attention-YOWO网络存在空间定位能力差,处理速度较慢等问题,对Attention-YOWO网络进行进一步的优化,提出了新的SF-YOWO网络,该网络引入了Slow Fast网络的快慢通道机制,添加了横向连接,在特征提取的过程中实现空间信息与时序信息的交互,并修改了损失函数,提高边界框回归的稳定性。对AVA数据集和监控场景下的视频进行验证,SF-YOWO网络的m AP达到32.1%,定位精度达到85.1%,处理速度达到20fps。(3)根据本文提出的算法设计了人体行为检测系统,对监控画面的行人目标进行空间的定位和行为的识别,将检测画面返回到展示界面进行查看,并基于行为检测实现了异常行为检测的功能。然后,对搭建的人体行为检测系统进行验证,将基于YOLOv5、Slow Fast和Byte Track轨迹跟踪算法搭建的行为跟踪系统与本文的人体行为检测系统进行对比测试,验证本文搭建的系统具有一定的实用性和应用性。上述的研究和实验结果表明本文提出的算法可以提升检测精度,满足在复杂监控场景下的应用,对行为检测领域的研究具有一定价值。
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