人体姿态异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于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。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于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。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于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。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于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。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于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。

MATLAB人体姿态行为检测识别源码。基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。MATLAB人体姿态行为检测识别源码。基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

在作业现场的安全管理中, 对于非施工人员围栏跨越的监管一直是必不可少的. 但目前施工场地普遍存在作业面广、施工人员管理困难等问题, 导致人工监察的方式效率低下. 而基于视频的人体行为检测技术作为计算机视觉领域重要的研究热点, 在公共安全监控方面有着广泛应用. 因此针对传统人工监察的不足, 结合当前计算机视觉技术, 提出一种智能化的围栏跨越违规检测与识别方法. 该方法通过监控不断获取视频帧, 以视频帧组成的剪辑作为输入, 使用三维卷积和二维卷积分别提取时序和空间特征, 将两部分特征融合后进行分类和边界框回归. 最后通过设置对比试验以验证此方法效果, 实验结果表明, 该方法具有一定的泛化性.

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1、YOLOv3吸烟行为检测，两种训练好的模型，内含各种训练曲线图，并包含数据集， 5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke; 可以直接用于YOLO系列的吸烟行， 2、包含yolov3和YOLOv3_tiny两种训练好的模型 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOV5吸烟行为检测，两种训练好的模型，内含各种训练曲线图，并包含数据集， 5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为smoke; 可以直接用于YOLO系列的吸烟行， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、qt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、吸烟行为检测数据集，5000多张使用lableimg软件标注软件标注好的吸烟数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的吸烟行为检测；目标类别名为smoke； 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

安全技术-网络信息-在线社会网络上SPAM行为检测方法研究.pdf

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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，