基于YOLO网络模型的异常行为检测方法研究

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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.
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