基于深度网络模型的视频序列中异常行为的检测方法

成像系统深度学习卷积神经异常行为

针对视频序列中的几种异常行为,构建训练模型,对其进行识别。使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取并采用Adam算法(一种基于梯度的优化算法)进行优化。引入自适应池化层,筛选出判别的特征信息,减轻网络的计算量,加快识别视频序列中存在的异常行为。使用Adam算法对模型进行优化后,识别率可以达到87.6%,引入自适应池化层后,识别率可以达到91.9%。该卷积神经网络对视频序列中基本的异常行为的检测效果比改进的轨迹跟踪(iDT)和双流网络更快更准确;相较于时间分割网络(TSN)和时间关系网络(TRN),识别的准确率稍低,但是识别的速度更快。

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