【摘 要】
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随着社会持续发展,使用智能及自动化技术来降低人力成本已是大势所趋,利用监控摄像头替代人力巡视工作就是其中之一。本文的研究范畴是布置在水域边的摄像头的监控信息,目标是通过这些采集摄像头的监控信息,据此识别岸边行走、落水、违规捕鱼等水域环境下的人员行为。有效识别异常行为能使管理部门及时发现意外情况,对快速开展救援行动以及查处违规行为具有重要意义。但是,目前的人员行为识别技术大多是针对全陆地场景,将其直
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随着社会持续发展,使用智能及自动化技术来降低人力成本已是大势所趋,利用监控摄像头替代人力巡视工作就是其中之一。本文的研究范畴是布置在水域边的摄像头的监控信息,目标是通过这些采集摄像头的监控信息,据此识别岸边行走、落水、违规捕鱼等水域环境下的人员行为。有效识别异常行为能使管理部门及时发现意外情况,对快速开展救援行动以及查处违规行为具有重要意义。但是,目前的人员行为识别技术大多是针对全陆地场景,将其直接应用于水域环境效果不够理想。基于此,本文对水域环境下的人员行为识别进行了相关的研究,提出了针对水域环境下的人员行为识别的模型,并设计开发了一个监控视频人员行为识别警报系统。本文的主要工作如下:（1）为了能充分实现在水域环境中的人员行为的监控视频识别,本文建立了针对水域环境的人员行为视频数据集。通过对现有的监控视频进行筛选,截取出本项目所需要的具有代表性动作的监控视频片段。水域环境下的人员行为数据集是本文后续进行网络训练的基础,可以通过该数据集实现有针对性的训练。（2）为了提高对水域环境下的人员行为识别准确性,本文采用了以双流卷积神经网络为基础,将残差网络Res Net152以及CBAM注意力机制用于双流卷积网络之中的方法。通过引入这两种机制,双流卷积神经网络中时间流网络和空间流网络的识别效果都得到了提高,从改善了整个网络识别效果。（3）开发部署了监控系统前端部分。通过将实时识别系统部署在前端设备上的方式,实现了对监控视频人员行为进行实时识别的目的,从而避免了网络传输延迟造成的视频识别滞后的情况,同时,也减轻了后端系统压力。（4）通过采用Java配合Springboot框架、Mysql数据库以及Vue框架等技术,实现了针对水域环境监控视频中的人员行为识别警报后台系统。当前端有报警信息时,本系统可以进行声音提醒以及醒目的大屏提醒对异常行为进行识别警报,从而使相关部门对异常行为进行及时处理。本系统还实现了对异常行为出现时的视频进行保存统计的功能,此外还实现了模型算法管理及集中部署功能。
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