【摘 要】
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因传统监控领域存在监控成本高、需要大量人力投入等问题,普通监控模式已经难以满足社会发展需要,发展智慧监控迫不容缓。针对上述问题,提出一种基于深度学习的打架行为监测预警原型系统。该系统通过对开源人体姿态识别项目OpenPose进行简化改进,在确保一定准确率的情况下,精简网络结构,减少计算参数,进而压缩模型大小。同时配合人体打架行为识别人工规则,对二维视频中可能存在的打架行为进行预警,从而降低监控人员
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFC1201204）； 中国博士后科学基金面上项目（2019M650606）； 北京电子科技研究院一流学科建设项目（3201012）；
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因传统监控领域存在监控成本高、需要大量人力投入等问题,普通监控模式已经难以满足社会发展需要,发展智慧监控迫不容缓。针对上述问题,提出一种基于深度学习的打架行为监测预警原型系统。该系统通过对开源人体姿态识别项目OpenPose进行简化改进,在确保一定准确率的情况下,精简网络结构,减少计算参数,进而压缩模型大小。同时配合人体打架行为识别人工规则,对二维视频中可能存在的打架行为进行预警,从而降低监控人员负担,提升监控效率,及时制止打架行为,避免暴力事件出现。实验结果表明,经简化过的系统输出模型准确度可达到原系统输出模型准确度70%以上,模型大小同比缩小50%以上,可以成功预警打架行为,并标明打架行为动作实施者,符合设计需求,达到实用标准。
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