该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

基于matlab的人体异常行为检测系统。输入视频，分帧，检测行为是否跌倒，快跑，慢跑，站立等。可以实现预警。

针对监控视频中人体异常行为的复杂多样难检测问题，提出了基于YOLO网络模型的异常行为检测方法。根据对监控场景的异常行为定义需求，将标定的异常行为通过YOLO网络模型进行训练，不进行人体目标的提取而将其放到神经网络中，直接实现端到端的异常行为分类，从而实现对具体应用场景的异常行为检测。实验结果表明，该方法召回率接近100%并且平均精确率达到96%以上，同时通过GPU加速对于视频流的检测速度可以达到30FPS左右，实现对监控视频异常行为的实时检测。

近年来，网络技术高速发展使得网络成为人们日常生活中不能缺少的。然而，固然网 络给用户带来了方便，然则针对网络的攻击也越来越多。虽然很多组织机构和政府企业已 建立起相对安全的保护机制，但是攻击手段也越来越呈现多样化，而且后果也越来越严重。 在这样的背景下，针对网络异常行为的检测研究也渐渐发展起来。本文在研究学习了目前 比较成熟的若干网络异常行为检测技术后，发现目前网络异常行为检测的技术还有些方面 考虑比较片面，检测的焦点集中于用户行为，没有全面地分析所有网络行为模式。而且， 用户易受周围环境的影响，行为具有不稳定性，会对检测结果产生干扰。 本

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

该课题为基于MATLAB的异常行为检测系统，可以框定运动目标，进行一些行为的判别，如行走，站立，摔倒等。可以进行一些预警。带GUI可视化界面，需进行一些拓展，

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

该课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。