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时空关键区域增强的小样本异常行为识别 被引量：1
1
作者 肖进胜 王澍瑞 +3 位作者 吴原顼 赵持恒 陈云华 章红平 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期68-81,共14页
异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征... 异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征往往只存在于局部的关键区域中;异常行为时空变化复杂,导致连续地定位并利用关键区域特征变得更加困难。为了解决上述难题,本文提出时空关键区域增强的小样本异常行为识别方法,通过学习大规模正常行为数据集中的共性知识实现对数量较少的异常行为的识别,并选取视频中的关键区域对异常行为特征进行增强。特征向量由于其中的信息被压缩,而难以准确地定位关键区域,本文创新性地挖掘特征图中的二维空间信息,以自适应地选取异常行为的关键区域。单个的视频帧很难反映行为的变化情况,因此需要根据时空信息动态地选取关键区域。本文提出在特征图级别将长时间范围内的时序信息和短时间范围内的运动信息进行关联,以使关键区域有效地捕捉异常行为的连续变化。最后提出时空精细化小样本损失函数,以保证模型有效学习到在时间和空间中更精细化等级的特征。本文在HMDB51、Kinetics以及UCF Crime v2数据集上进行了实验,结果证明本文方法识别效果优于其他方法,在异常行为数据集上相对于最强的竞争者准确率提升了0.6%。 展开更多
关键词 异常行为识别 小样本学习 关键区域增强 时空精细化损失 时空关联
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基于视频异常行为检测在粮食仓储行业的应用研究进展
2
作者 陈卫东 丁俊丹 +2 位作者 韩志强 何为 张峰 《粮油食品科技》 北大核心 2025年第3期204-210,共7页
加强有限空间作业安全管理是预防和减少生产安全事故的重要基础,在粮仓封闭大空间内,由于光线不足和空气流通受限,作业过程中存在较大的安全风险,利用仓内监控视频对作业人员的行为进行检测和分析,是确保安全作业的重要技术手段。本文... 加强有限空间作业安全管理是预防和减少生产安全事故的重要基础,在粮仓封闭大空间内,由于光线不足和空气流通受限,作业过程中存在较大的安全风险,利用仓内监控视频对作业人员的行为进行检测和分析,是确保安全作业的重要技术手段。本文总结了基于视频的粮仓作业异常行为检测的数据集建立与预处理方法,阐述了机器学习和深度学习技术在该领域的应用进展,包括异常行为识别、实时预警等方面的技术创新与实践应用。同时,汇总了该领域研究成果及存在的问题,如数据集不完善、模型准确性不足等,对未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 粮食仓储 视频 异常行为检测 深度学习
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伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测
3
作者 袁红春 肖智豪 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期123-130,共8页
现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常... 现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测方法:通过在视频序列中随机选择跳跃的帧构建伪异常合成器生成伪异常样本,增强对异常样本的感知能力;提出选择性内核频率通道注意力(SKFca)机制,在选择性内核(SK)注意力的基础上引入频域信息,以捕捉更丰富的输入信息;通过瓶颈注意力(BAM)机制在通道和空间维度上抑制不相关的背景特征,突出前景目标特征;在2种注意力模块后面添加记忆增强模块,将异常样本的编码特征替换为正常样本的编码特征,扩大异常样本输出与输入的重构误差;将记忆增强后的通道和空间维度上的关键特征和频域特征融合,以全面提取高级语义信息。结果表明,本研究所提方法在2种自制的鱼类数据集上检测效果都很好,曲线下面积(AUC)分别达0.953和0.957,且能实现对异常的精确定位。 展开更多
关键词 鱼群异常行为检测 高级语义信息 深度学习 伪异常引导 注意力机制 记忆增强
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基于知识蒸馏的考场异常行为识别
4
作者 姚捃 郭志林 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期156-161,共6页
在实际监控的边缘设备中使用GAN或者3DCNN等网络很难实现实时的、相对准确的监控任务。提出一种基于知识蒸馏的考场异常行为识别算法。相对于以提取空间、时序特征并进行融合为主流思想的异常行为识别,利用视频帧进行目标检测和知识蒸... 在实际监控的边缘设备中使用GAN或者3DCNN等网络很难实现实时的、相对准确的监控任务。提出一种基于知识蒸馏的考场异常行为识别算法。相对于以提取空间、时序特征并进行融合为主流思想的异常行为识别,利用视频帧进行目标检测和知识蒸馏的异常行为识别方法更加快速准确。算法借助知识蒸馏策略使用预训练的teacher网络监督student网络学习,进行正常行为的推理并检测异常行为。结果表明该算法达到了主流数据集的中上水平,并在考场环境具有良好的高效性与准确性。 展开更多
关键词 目标检测 注意力机制 知识蒸馏 异常行为识别
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DMU-YOLO:机载视觉的多类异常行为检测算法 被引量：1
5
作者 韩佰轩 彭月平 +1 位作者 郝鹤翔 叶泽聪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期128-140,共13页
针对无人机航拍图像的检测算法中存在小目标识别精度低和特征提取能力不足的问题,设计了一种改进YOLOv9的多类别异常行为检测算法。该算法在模型头部加入改进的维度感知选择性集成模块,进行了有效的通道分割和融合策略,并在主干部分添... 针对无人机航拍图像的检测算法中存在小目标识别精度低和特征提取能力不足的问题,设计了一种改进YOLOv9的多类别异常行为检测算法。该算法在模型头部加入改进的维度感知选择性集成模块,进行了有效的通道分割和融合策略,并在主干部分添加多维协同注意力机制,同时引入最大特征池化,强化了针对自建数据集的特征提取能力,而后将通用倒置残差模块与原网络的特征提取模块融合,形成了UIB-RepELAN特征提取模块,有效提升了模型检测的鲁棒性,针对难易样本不均匀分布导致的数据集长尾分布等问题,采用数据增强方法对异常类别样本进行扩充,并使用Focaler-IoU对损失函数进行重构,提高模型泛化能力。结果表明,相较于基线模型,在Vis-Drone2019数据集上的检测精度由0.046提高到0.048;针对自建数据集的检测精度由0.909提高到0.960,平均检测用时为28 ms,满足了高效率高精度的检测要求。 展开更多
关键词 YOLOv9算法 多类异常行为检测 特征提取 无人机航拍数据集 深度学习
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融合多尺度特征的弱监督异常行为检测方法
6
作者 肖波 许辰月 +2 位作者 李胜广 曾昭龙 王蓉 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第10期2384-2391,共8页
针对视频异常行为检测中目标多尺度变化以及特征衰减问题,提出了一种融合多尺度特征的视频异常行为检测方法.首先,在特征提取阶段构建了交互式局部和全局特征提取模块,采用并行结构以最大限度保留卷积神经网络和Transfomer各自的特征提... 针对视频异常行为检测中目标多尺度变化以及特征衰减问题,提出了一种融合多尺度特征的视频异常行为检测方法.首先,在特征提取阶段构建了交互式局部和全局特征提取模块,采用并行结构以最大限度保留卷积神经网络和Transfomer各自的特征提取优势,并以多层次特征融合的方式融合局部和全局特征.其次,设计了多尺度特征感知模块,通过自适应池化和一维卷积层来提取并融合多尺度上下文信息以获取更丰富的语义特征表示,然后,设计了非局部特征提取模块,通过捕捉长距离特征依赖关系,实现每个位置特征与其他任意位置的特征交互,从而增强网络的全局语义信息理解能力.最后,本文在Shanghai Tech和UCFCrime数据集上进行实验,分别取得了98%和86.25%的准确率,表明了提出方法能够有效提升异常行为检测方面的精度. 展开更多
关键词 多尺度特征融合 异常行为检测 TRANSFORMER 注意力机制
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基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
7
作者 吴剑凡 谢征宇 +2 位作者 秦勇 王力 王佳丽 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期162-174,共13页
为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效... 为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效且精准的异常行为检测。在模型第1阶段,通过引入轻量卷积聚合块(LCAB)、混合卷积聚合块(MCAB)和动态检测头(DyHead),有效减少模型的规模,同时,提升对小目标和遮挡目标的检测能力;在第2阶段,采用多层次加权融合策略优化检测和分类结果,进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明,BiFuseNet在自建的MetroAB数据集上取得了89.3%的准确率,较传统模型提高了6.1%,且实现了43.7 frame·s^(-1)的检测速度(FPS);在PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)和VisDrone(Visual Detection of Drones)公开数据集上,分别提高了10.1%和2.7%的准确率,进一步验证了模型在小目标和遮挡目标检测方面的优势,以及其优异的泛化能力。通过以上设计,BiFuseNet显著提升了地铁车站内乘客异常行为检测的效率和精度。 展开更多
关键词 智能交通 异常行为检测 两阶段融合 地铁车站 计算机视觉
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基于自编码器的人群异常行为检测算法
8
作者 王玉 杨晓文 +3 位作者 孙福盛 况立群 韩慧妍 张元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期779-787,共9页
为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到... 为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到全局时空信息增强模块,进一步对视频帧的全局时空特征进行有效提取;进入解码器对输入帧进行重构,利用重构误差大小对异常行为进行检测。该算法在公开数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和ShanghaiTech上与其它先进方法进行了AUC指标的比较,实验结果表明所提算法的有效性。 展开更多
关键词 人群异常行为检测 自编码器 全局上下文 全局时空特征 重构 全局跨通道特征提取模块 全局时空信息增强模块
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改进时空图归一化流的异常行为识别方法
9
作者 许辰月 王蓉 +1 位作者 郭放 曾昭龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7693-7699,共7页
针对异常行为识别中人体动态骨架特征表达能力不充分的问题,提出了一种基于改进时空图归一化流的无监督异常行为识别方法,利用Transformer和卷积块注意力模块,在全局域和时空域中提高模型的特征表达能力,提升异常行为识别算法性能。首先... 针对异常行为识别中人体动态骨架特征表达能力不充分的问题,提出了一种基于改进时空图归一化流的无监督异常行为识别方法,利用Transformer和卷积块注意力模块,在全局域和时空域中提高模型的特征表达能力,提升异常行为识别算法性能。首先,将Transformer模块引入归一化流的仿射层,在全局层面增强动态骨架特征信息的有效性;然后,分别在空间与时间图卷积模块中引入卷积注意力,有效地提升动态骨架特征的空间和时间表达能力;最后,在ShanghaiTech数据集和UBnormal数据集上进行仿真验证,识别精确度分别达到86.4%和70.2%,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 异常行为识别 时空图卷积 归一化流 动态骨架特征
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面向人体异常行为识别的FDS-ABPG-GoogLeNet模型研究
10
作者 李一帆 李聪聪 +1 位作者 李亚南 王斌 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期136-146,共11页
随着人口老龄化的加剧,老年人异常行为的识别技术已成为医疗保健领域亟需解决的关键问题。目前的异常行为识别算法面临一个挑战,即无法确保在识别多种异常行为的同时提高模型的识别准确率与计算效率。为解决此问题,提出一种FDS-ABPG-Goo... 随着人口老龄化的加剧,老年人异常行为的识别技术已成为医疗保健领域亟需解决的关键问题。目前的异常行为识别算法面临一个挑战,即无法确保在识别多种异常行为的同时提高模型的识别准确率与计算效率。为解决此问题,提出一种FDS-ABPG-GoogLeNet模型。该模型采用了三种不同层级的改进Inception模块,并将这些模块在网络深层和浅层结构中并行连接,在中层结构中引入残差结构,通过特征融合的方式显著提高了网络的计算效率和识别准确率。同时,针对异常行为数据集中动作单一的问题,自建了包含多种异常动作的数据集,并通过将一维动作时序数据二维图形化处理后使得行为动作特征更易于提取。实验结果表明,所提FDS-ABPG-GoogLeNet模型的准确率、灵敏度和特异性分别达到99.40%、99.49%和99.93%。 展开更多
关键词 异常行为识别 Inception模块 残差结构 特征融合 特征提取 卷积神经网络
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笼养蛋鸡异常行为的产生因素与调控措施
11
作者 常安其 陈耿豪 +2 位作者 黄奥林 徐一杰 王燕 《中国家禽》 北大核心 2025年第4期110-118,共9页
蛋鸡养殖中的异常行为已成为影响其生产性能与福利的重要因素。蛋鸡异常行为主要包括啄癖、攻击、刻板症、异食癖等,受遗传、环境、营养等多种因素调控,但目前尚未有系统性的总结。文章综述了引起蛋鸡异常行为的因素、作用机制以及目前... 蛋鸡养殖中的异常行为已成为影响其生产性能与福利的重要因素。蛋鸡异常行为主要包括啄癖、攻击、刻板症、异食癖等,受遗传、环境、营养等多种因素调控,但目前尚未有系统性的总结。文章综述了引起蛋鸡异常行为的因素、作用机制以及目前生产上的调控措施,为减少蛋鸡异常行为发生、提高蛋鸡福利、寻找福利高效的调控措施提供参考。 展开更多
关键词 蛋鸡养殖 异常行为 影响因素 作用机制 调控措施
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生长肥育猪福利问题、异常行为及其减缓措施现状调研
12
作者 施睿佳 顾宪红 《家畜生态学报》 北大核心 2025年第8期52-60,共9页
该研究旨在调查我国规模化猪场生长肥育猪福利现状及其改善措施。设计的调查问卷通过调查平台问卷星发布,回收到信息填写完整、生长肥育猪≥50头的151家猪场数据进行统计分析。结果表明:(1)与不重视动物福利猪场相比,重视动物福利的猪... 该研究旨在调查我国规模化猪场生长肥育猪福利现状及其改善措施。设计的调查问卷通过调查平台问卷星发布,回收到信息填写完整、生长肥育猪≥50头的151家猪场数据进行统计分析。结果表明:(1)与不重视动物福利猪场相比,重视动物福利的猪场更多地提供福利改善措施(环境舒适、善待动物、环境丰容、出栏坡道适宜)、降低环境/卫生/心理福利问题、减少异常行为(咬尾/咬耳、打斗、嗅闻同伴、破坏圈栏),改善幅度达到20%以上(P<0.05或P<0.01);(2)调研猪场2/3以上配备充足的采食和饮水空间、出栏时提供饮水,对应地生长肥育猪生理福利问题发生占比较低(7.3%),而环境/行为/心理福利问题以及出栏时肥育猪出现行走困难、瘫痪甚至死亡的发生占比较高(23.8%~31.1%),还有改善空间;(3)存栏>4000头猪场相比存栏≤4000头猪场,生长肥育猪心理福利问题发生占比下降16.9%(P<0.05),且善待动物、肥育猪出栏前停食措施占比分别增加14.4%、20.3%(P<0.05);(4)劳动定额>800头的猪场相比劳动定额≤800头的猪场,采用出栏前停食措施的占比增加17.8%(P<0.05);(5)北部猪场相比南部猪场,生长肥育猪行为福利问题发生占比、咬尾/咬耳行为发生占比分别下降17.5%、21.0%(P<0.05或P<0.01)。综上,重视动物福利,改善行为等福利问题,减少咬尾/咬耳行为,加强健康巡查、肥育猪出栏前停食等精细化管理以及提供环境丰容措施对改善生长肥育猪福利将有较大空间,并可能受到存栏规模等猪场因素的影响。 展开更多
关键词 生长肥育猪 动物福利问题 环境丰容 异常行为 福利改善措施
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改进的生成对抗网络人体异常行为检测方法 被引量：1
13
作者 张红民 郑敬添 +1 位作者 颜鼎鼎 田钱前 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期147-154,共8页
基于生成对抗网络的重构模型在重构视频帧时可能对应较小的重构误差,此外预测和重构模型中的对抗性训练往往是不稳定的,影响模型的检测性能。针对上述问题,基于生成对抗网络提出一种同时使用预测器和判别器的双向预测网络检测视频中的... 基于生成对抗网络的重构模型在重构视频帧时可能对应较小的重构误差,此外预测和重构模型中的对抗性训练往往是不稳定的,影响模型的检测性能。针对上述问题,基于生成对抗网络提出一种同时使用预测器和判别器的双向预测网络检测视频中的人体异常行为。该网络的训练过程分为两个阶段:第一个阶段通过预测器提取输入视频帧的时间和空间信息,并引入注意力机制关注实际发生运动的区域,对正常视频帧序列的中间帧进行预测,同时保留训练过程中预测器的状态;第二阶段将判别器的角色从区分生成数据和真实数据改为区分预测帧质量的高低,判别器学会检测在生成异常输入的预测帧时经常出现的细微失真,提高了训练过程的稳定性和检测结果的准确性。该模型在用于视频人体异常行为检测的UCSD Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个数据集上,帧级别AUC分别达到了98.7%、91.8%、84.6%。 展开更多
关键词 生成对抗网络 人体异常行为 预测器 判别器
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基于视频特征融合处理的智慧车站重点关注人员异常行为监测方法
14
作者 宁强 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第5期I0013-I0015,共3页
智慧车站的人员异常行为监测主要依赖于视频监控技术和人工智能技术。通过高清摄像头和智能分析软件,可以实现对乘客和工作人员行为的实时监控和智能分析。这种监测方法不仅可以及时发现和预警潜在的安全隐患,如乘客的跌倒、物品的遗留... 智慧车站的人员异常行为监测主要依赖于视频监控技术和人工智能技术。通过高清摄像头和智能分析软件,可以实现对乘客和工作人员行为的实时监控和智能分析。这种监测方法不仅可以及时发现和预警潜在的安全隐患,如乘客的跌倒、物品的遗留、人员的非法闯入等,还可以为车站的应急处理和安全管理提供有力支持。 展开更多
关键词 人员异常行为监测 智慧车站 视频监控技术 人工智能技术
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基于特征增强和模态交互的视频异常行为检测
15
作者 吴沛宸 李文斌 +1 位作者 郭放 刘钊 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第3期407-413,共7页
对比语言-图像预训练模型作为一种基于多模态对比训练的神经网络,通过预训练大量的语言-图像对提取具有判别性的图像特征.为了关注连续帧之间的时序关系,消除不同模态特征之间的信息分布差异,提出一种基于特征增强和模态交互的视频异常... 对比语言-图像预训练模型作为一种基于多模态对比训练的神经网络,通过预训练大量的语言-图像对提取具有判别性的图像特征.为了关注连续帧之间的时序关系,消除不同模态特征之间的信息分布差异,提出一种基于特征增强和模态交互的视频异常行为检测算法.首先针对对比语言-图像预训练模型在视频连续帧特征提取阶段时间依赖性差的问题,使用局部和全局时间适配器构建时间相关性增强模块,分别在局部和全局注意力层关注时序信息;然后针对不同模态特征存在域间信息差异的问题,设计一种基于窗口分区移位的多模态特征交互模块,通过滑动窗口控制特征内部交互,消除信息分布差异;最后通过对齐视觉特征和文本特征,得到帧级异常置信度.在UCF-Crime数据集上,所提算法取得87.20%的检测准确率,验证了其有效性. 展开更多
关键词 对比语言-图像预训练 视频异常行为检测 时间相关性 特征增强 模态交互
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跨组织业务流程合规性检查与异常行为诊断方法
16
作者 李会玲 刘聪 +3 位作者 张在贵 沈晓林 莫启 曾庆田 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第5期1684-1697,共14页
跨组织业务流程中的多个参与组织需要在保证流程业务隐私的同时协作配合完成业务目标,但由于业务不规范或流程变更等原因导致的流程行为异常,给各组织执行跨组织业务流程带来极大的风险与损失。针对该问题,提出一种跨组织业务流程合规... 跨组织业务流程中的多个参与组织需要在保证流程业务隐私的同时协作配合完成业务目标,但由于业务不规范或流程变更等原因导致的流程行为异常,给各组织执行跨组织业务流程带来极大的风险与损失。针对该问题,提出一种跨组织业务流程合规性检查与异常行为诊断方法,能够在保证各参与组织业务隐私的前提下检测跨组织业务流程中存在的异常行为。首先,各组织从事件日志中挖掘各自的流程模型,与事件日志进行组织内部合规性检查,其次,各参与组织构造交互事件日志和交互流程模型,再次,由可信第三方将多个交互事件日志与交互流程模型进行集成得到集成交互事件日志与跨组织交互模型以进行跨组织合规性检查,结合组织内部与跨组织合规性检查时出现的异常行为进行异常行为诊断。最后,通过一个跨组织业务流程案例分析验证了本文方法在跨组织业务流程合规性检查中的有效性和可用性。 展开更多
关键词 跨组织业务流程 跨组织交互模型 合规性检查 异常行为诊断 事件日志
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基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别研究
17
作者 程凤敏 卢山群 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期189-195,共7页
针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期... 针对光纤网络异常行为识别中面临的复杂性和实时性挑战,因此,提出基于人工智能的光纤网络异常行为智能化识别方法。该方法通过对计算光纤信号均方根频谱和光纤网络异常信号阈值进行比对,有效提取异常行为特征,并将提取的特征输入长短期记忆网络中,从而构建光纤网络异常行为检测模型。为进一步提升模型性能,在粒子群优化算法中引入自适应惯性权重思想,迭代优化长短期记忆网络的时间窗大小和隐藏层单元数,将优化的参数更新至检测模型中,从而实现较为精确的光纤网络异常行为智能化识别。实验结果表明,该方法在多个数据集上的异常行为识别准确率均超过99.3%,显著提高了光纤网络异常行为识别的效率和可靠性,为光纤网络的稳定运行提供了有力保障。 展开更多
关键词 人工智能 光纤网络 异常行为识别 长短期记忆网络 粒子群优化算法 自适应惯性权重
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基于改进TimeSformer算法的人体异常行为识别研究
18
作者 廖晓群 徐清钏 +2 位作者 杨浩东 李丹 薛亚楠 《计算机工程》 北大核心 2025年第11期112-122,共11页
人体异常行为研究是应对人体潜在危险和紧急情况的重要保障任务。针对人体异常行为定义模糊、缺乏标准数据集等问题,基于生活场景定义头痛、摔倒、抽搐、腰痛、拳打、踢踹6种高发生频率的人体异常行为,并自建数据集HABDataset-6。基于... 人体异常行为研究是应对人体潜在危险和紧急情况的重要保障任务。针对人体异常行为定义模糊、缺乏标准数据集等问题,基于生活场景定义头痛、摔倒、抽搐、腰痛、拳打、踢踹6种高发生频率的人体异常行为,并自建数据集HABDataset-6。基于注意力机制的TimeSformer算法在自建数据集HABDataset-6上存在高损失和时间序列建模不全面的问题,难以提取复杂样本的特征。为了更好地处理人体异常行为数据,提出改进算法TS-AT。首先采用加速随机梯度下降(ASGD)优化算法改进交叉熵损失函数来设计CAS模块降低原算法损失值,其次嵌入时间偏移模块(TSM)到原算法的Backbone网络中,提高时间序列的感知能力,提取更优特征用于模型训练。实验结果表明:TS-AT算法在自建数据集HABDataset-6上取得了良好效果,各行为类别的平均推理准确率高于80%;在公开数据集UCF-10和老人异常行为数据上,平均测试准确率分别达到了99%和84%,超过了对比算法。这些结果表明TS-AT算法在人体异常行为识别方面具有更高的精确度和良好的鲁棒性,有望提高应对潜在危险和紧急情况的能力,进一步保障人们的安全与健康。 展开更多
关键词 人体异常行为 TimeSformer算法 时间序列 优化算法 时间偏移模块
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基于长短周期特征的用户异常行为检测
19
作者 王世谦 白宏坤 +2 位作者 贾一博 卜飞飞 黄勇 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期65-73,82,共10页
随着能源大数据平台用户数量与类型的不断增多,其面临的内部安全威胁也愈加突出。用户异常行为检测是抵御内部安全威胁的一种有效手段。当前主流的检测方法没有考虑同一平台内不同类型用户的行为差异以及访问行为的长短周期特征,检测性... 随着能源大数据平台用户数量与类型的不断增多,其面临的内部安全威胁也愈加突出。用户异常行为检测是抵御内部安全威胁的一种有效手段。当前主流的检测方法没有考虑同一平台内不同类型用户的行为差异以及访问行为的长短周期特征,检测性能较低。为此,利用不同类别用户的行为特点,提出长短期孤立森林模型和多时间窗口并列门循环神经网络,分别构建用户长、短周期内的访问行为特征,最后融合两种模型的结果构建一个基于用户类别的异常行为检测框架。结合某省能源大数据平台系统对所提框架进行了验证,实验结果表明,所提框架能够有效刻画平台用户的访问规律,并具有较高的异常行为识别准确率与异常处理效率。 展开更多
关键词 用户行为 异常行为检测 长周期特征 短周期特征
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融合协同注意力机制与Transformer模型的鱼类异常行为多任务识别
20
作者 张艺爔 胡泽元 +4 位作者 左宇琪 贾松怡 刘吉航 陶红希 于红 《广东海洋大学学报》 北大核心 2025年第1期124-133,共10页
【目的】解决暗光、浑浊和高密度养殖环境下,对于单任务鱼类异常行为识别精确度不高以及相似性鱼类异常行为难以准确识别的问题。【方法】提出一种多任务学习情况下鱼类异常行为及其姿态估计研究框架,命名为PD-DETR。通过Transformer架... 【目的】解决暗光、浑浊和高密度养殖环境下,对于单任务鱼类异常行为识别精确度不高以及相似性鱼类异常行为难以准确识别的问题。【方法】提出一种多任务学习情况下鱼类异常行为及其姿态估计研究框架,命名为PD-DETR。通过Transformer架构实现端到端推理,平衡不同任务的损失权重,优化梯度冲突。通过自注意力编码器和协同注意力(SCSA)特征融合网络(SCSA-FPN),计算单鱼行为与鱼群行为的权重,平衡鱼群行为对个体行为的影响,降低相似性行为特征丢失。设计消融实验和模型对比实验,以证算法的有效性。【结果】PD-DETR在红鳍东方鲀(Takifugu rubripes)异常行为数据集上的识别精确率和平均精度分别达到95.1%和93.6%,较YOLOv11-det提升0.9%和0.3%;游动姿态估计精确率和平均精度分别达到91.2%和90.8%,较RT-DETR相比分别提升3.9%和4.4%;在多任务学习情况下异常识别任务和游动姿态估计任务的平均精度较单任务学习提升1.2%和1.7%。【结论】多任务学习网络PD-DETR实现了暗光、浑浊水质环境中的鱼类异常行为识别与游动姿态分析,有助于提高养殖效率,保障鱼类健康。 展开更多
关键词 鱼类异常行为 姿态估计 多任务学习 多任务梯度协调 Transformer模型
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