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SlowFast架构下景区异常行为识别算法及预警研究
被引量：
3
1
作者
王志明
张佳
+6 位作者
彭江南
刘心志
陈克克
傅冠夷蛮
王绍萌
商飞
狄长安
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期374-383,共10页
针对当前古建筑场景下人员异常行为识别相关实例缺乏、数据集少、古建筑级别低、质量次,导致人员异常行为识别准确率低等问题,该文在古建筑景区背景下自行拍摄了多组视频,从中挑选构建了人员异常行为动作的5033段视频数据集:具有明确的...
针对当前古建筑场景下人员异常行为识别相关实例缺乏、数据集少、古建筑级别低、质量次,导致人员异常行为识别准确率低等问题,该文在古建筑景区背景下自行拍摄了多组视频,从中挑选构建了人员异常行为动作的5033段视频数据集:具有明确的典型古建筑背景;具有多人场景下暴恐打架斗殴、刻划、刻画以及存在火灾风险的人员异常行为等特征,并对每个视频进行了注释。该文首次于SlowFast网络框架中成功引入信号时域特征活动性、移动性参数,对构建的数据集进行高阶时序特征建模、增加分类算子。在人员异常行为识别任务中,模型的Top1准确率达到93.54%,而平均准确率达到96.30%,在SlowFast模型中引入活动性、移动性算子后,模型识别的准确率提升了0.87%。与几种常见架构的算法相比,该文所提出的方法存在一定的优势。
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关键词
机器视觉
异常行为识别
SlowFast
活动性算子
移动性算子
网格化预警
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职称材料
题名
SlowFast架构下景区异常行为识别算法及预警研究
被引量：
3
1
作者
王志明
张佳
彭江南
刘心志
陈克克
傅冠夷蛮
王绍萌
商飞
狄长安
机构
南京理工大学机械工程学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期374-383,共10页
基金
国家重点研发计划(2021YFC1523500)。
文摘
针对当前古建筑场景下人员异常行为识别相关实例缺乏、数据集少、古建筑级别低、质量次,导致人员异常行为识别准确率低等问题,该文在古建筑景区背景下自行拍摄了多组视频,从中挑选构建了人员异常行为动作的5033段视频数据集:具有明确的典型古建筑背景;具有多人场景下暴恐打架斗殴、刻划、刻画以及存在火灾风险的人员异常行为等特征,并对每个视频进行了注释。该文首次于SlowFast网络框架中成功引入信号时域特征活动性、移动性参数,对构建的数据集进行高阶时序特征建模、增加分类算子。在人员异常行为识别任务中,模型的Top1准确率达到93.54%,而平均准确率达到96.30%,在SlowFast模型中引入活动性、移动性算子后,模型识别的准确率提升了0.87%。与几种常见架构的算法相比,该文所提出的方法存在一定的优势。
关键词
机器视觉
异常行为识别
SlowFast
活动性算子
移动性算子
网格化预警
Keywords
machine vision
abnormal behavior recognition
SlowFast
activity operator
mobility operator
grid warning
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SlowFast架构下景区异常行为识别算法及预警研究
王志明
张佳
彭江南
刘心志
陈克克
傅冠夷蛮
王绍萌
商飞
狄长安
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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