基于YOLO网络模型的异常行为检测方法研究

上传者: 38508497 | 上传时间: 2021-12-21 15:10:23 | 文件大小: 1.68MB | 文件类型: -
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。

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明