基于改进Hu矩的异常行为识别.pdf

基于视觉的异常行为识别.docx 基于视觉的异常行为识别 摘要随着人工智能的热度的日益提高以及深度学习的蓬勃发展，人工智能的实际应用落地也越来越受期待。计算机视觉，作为人工智能的重要分支，目前该领域下的诸多技术都已经在现实生活得到部署与实现。其中，人脸识别技术和目标检测技术最为突出。而同为计算机视觉的子领域的行为识别技术，由于模型的成熟度不够，且还有许多难点还没能克服，现在依然未能得到大规模应用。本文尝试选择一个现实生活中的简单场景，利用行为识别技术进行特定环境下的异常行为识别。此次应用环境为工厂的生产环境，目的是保障生产工序中能够得到严格的实施，检测生产作业中是否出现异常行为。主要研究工作如下：（1）根据工序步骤的

2023-11-29 约2.39万字 35页立即下载

基于改进图卷积神经网络的人体异常行为识别研究.pdf 摘要人类行为识别是计算机视觉领域的一个重要且具有挑战性的研究方向，而关注异常行为识别更有意义。监测视频中的人体是否出现跌倒或晕倒的异常行为，以免错过最佳救助时间对相关工作人员的健康至关重要。越来越多的研究者基于深度学习的方法进行动作识别，提升了关键区域内异常行为识别的效率，但针对视频的行为识别研究依然面临着寻找鲁棒性强的数据挑战。鉴于骨架数据具有计算成本低、对光线变化、摄像角度和复杂背景抗干扰能力强等优点。本文从视频中提取人体骨骼的关键点，并将其应用到改进的图卷积神经网络中，从而实现对人体行为的识别和异常的判断。本文的主要工作如下：（1）基于深度学习人体姿态估计算法逐帧提取

2025-05-03 约9.34万字 82页立即下载

基于kinect的考试异常行为识别与研究.doc 基于kinect的考试异常行为识别与研究刘静1韩永国1 (西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010) 摘要：尽管国家教育部和各高校制定各种考试纪律和监考守则，但考试作弊现象始终未能从根本上加以解决。本文试图通过kinect的骨骼追踪技术获得关节点的坐标，对大学生作弊行为进行识别，通过先验知识对作弊行为进行心理分析，以期对这个问题的解决有所帮助。通过异常行为的定义能够更好的维护考场秩序，由机器代替人眼识别，克服了人力疲惫的局限性，减少人力成本，同时解决了事后取证难的问题，让监考变得更加主动，因此对它的研究有重大意义。关键词：kinect异常行为作弊行为分析引言从古到今，有考

2025-05-12 约3.06千字 4页立即下载

基于改进YOLOv8的驾驶员异常行为检测研究.docx 基于改进YOLOv8的驾驶员异常行为检测研究一、引言随着科技的飞速发展，道路交通安全问题越来越受到人们的关注。驾驶员的异常行为是导致交通事故的重要原因之一。因此，对驾驶员的异常行为进行实时检测与预警，对提高道路交通安全具有重要意义。近年来，深度学习技术的快速发展为驾驶员异常行为检测提供了新的解决方案。其中，基于YOLOv8的检测算法因其高精度、高效率的特点受到了广泛关注。本文旨在研究基于改进YOLOv8的驾驶员异常行为检测方法，以提高检测精度和实时性。二、相关技术概述 2.1YOLOv8算法 YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，其最新版本YOLOv8在速度和

2025-02-27 约4.22千字 9页立即下载

基于改进YOLOv8的驾驶员异常行为检测研究.docx 基于改进YOLOv8的驾驶员异常行为检测研究一、引言随着智能交通系统的快速发展，驾驶员异常行为检测已成为道路交通安全领域的重要研究方向。驾驶员的异常行为不仅可能导致交通事故，还可能对其他道路使用者造成严重威胁。因此，开发一种高效、准确的驾驶员异常行为检测系统显得尤为重要。本文提出了一种基于改进YOLOv8的驾驶员异常行为检测方法，旨在提高检测精度和效率。二、相关技术综述 YOLOv8是一种先进的实时目标检测算法，具有较高的检测精度和速度。然而，在驾驶员异常行为检测中，由于驾驶场景的复杂性和行为的多样性，YOLOv8的检测效果仍有待提高。针对这一问题，本文对YOLOv8进行了改进，以适应驾

2025-04-12 约4.23千字 9页立即下载

基于贝叶斯网络的人体异常行为检测与识别.docx 基于贝叶斯网络的人体异常行为检测与识别摘要：使用卡尔曼滤波算法检测视频中的运动目标，并对检测到的行人进行特征提取。采用图像熵、Hu不变矩和长宽比特征，建立贝叶斯网络结构对人体目标进行分类，从而对人的正常行走和倒地、奔跑、挥拳4种行为进行识别。正常行走是正常行为，摔倒、挥拳和奔跑是异常行为。实验结果表明，通过特征提取的贝叶斯网络分类具有较好的实时性，其准确率可达90%。关键词：行人检测；卡尔曼滤波；贝叶斯网络；特征提取 DOI：10.11907/rjdk.172040 中图分类号：TP306 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2018）007-0009-05 Abstract：Mo

2019-01-08 约6.24千字 13页立即下载

基于机器学习的行为识别与异常检测模型.docx PAGE 1- 基于机器学习的行为识别与异常检测模型一、背景与挑战 (1)随着社会信息化和智能化水平的不断提高，人们对各类系统和服务中的行为模式识别和异常检测需求日益增长。在金融、网络安全、医疗健康、交通管理等领域，准确识别用户行为和及时检测异常事件对于保障系统安全、提高服务质量、预防潜在风险具有重要意义。然而，传统的基于规则或专家知识的方法在处理复杂多变的场景时往往难以满足需求，因此，基于机器学习的行为识别与异常检测技术应运而生。 (2)行为识别与异常检测模型需要处理的数据量庞大且复杂，包含了大量的噪声和不相关特征。如何从海量的数据中提取有效特征，构建能够准确识别正常行为和异常行为的模型，

2025-01-19 约1.81千字 4页立即下载

基于人体姿态估计的地铁异常行为识别方法.docx 基于人体姿态估计的地铁异常行为识别方法一、引言随着城市化进程的加速，地铁作为城市交通的重要组成部分，其安全性和秩序性日益受到人们的关注。在地铁运营过程中，异常行为不仅可能对乘客的安全造成威胁，还可能对地铁的正常运营秩序造成影响。因此，如何有效地识别和预防地铁中的异常行为成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于人体姿态估计的地铁异常行为识别方法，旨在提高地铁运营的安全性和效率。二、人体姿态估计技术人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它通过分析图像或视频中人体的关节点信息，估计出人体的姿态。近年来，随着深度学习技术的发展，人体姿态估计技术取得了显著的进步。该方法可以通过对大

2025-03-05 约4.61千字 9页立即下载

一种基于多态URL异常访问行为的识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800356 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110299496.7 (22)申请日 2021.03.22 (71)申请人南京怡晟安全技术研究院有限公司

2023-06-05 约6.18千字 7页立即下载

基于机器学习的鱼类异常行为识别论文.docx 基于机器学习的鱼类异常行为识别论文摘要：随着人工智能技术的快速发展，机器学习在各个领域得到了广泛应用。本文针对鱼类异常行为识别问题，提出了一种基于机器学习的方法。通过对鱼类行为数据的收集、预处理和特征提取，构建了一个有效的鱼类异常行为识别模型。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和实时性，为我国渔业资源的保护提供了有力支持。关键词：机器学习；鱼类；异常行为；识别；模型一、引言（一）1.内容：鱼类异常行为识别的背景及意义随着全球气候变化、环境污染和过度捕捞等因素的影响，鱼类生存环境日益恶化，导致鱼类异常行为现象频发。鱼类异常行为识别对于渔业资源的保护、生态系统的健康以及水生生物的生

2025-04-15 约5千字 11页立即下载

一种基于深度学习的异常驾驶行为识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565969 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210041765.4 G06V 10/774 (2022.01)

2023-05-06 约1.07万字 10页立即下载

2025-05-22 约4.31万字 69页立即下载

基于人体骨架的异常行为检测与识别方法研究.docx 基于人体骨架的异常行为检测与识别方法研究一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，人体行为分析已成为智能监控、人机交互、虚拟现实等领域的重要研究内容。其中，基于人体骨架的异常行为检测与识别方法研究具有重要的应用价值。本文旨在探讨基于人体骨架的异常行为检测与识别的基本原理、方法和应用前景，为相关领域的研究提供参考。二、人体骨架提取与表示在异常行为检测与识别中，首先需要提取并表示人体骨架信息。这通常通过图像处理和计算机视觉技术实现，包括背景减除、目标跟踪、特征提取等步骤。通过这些技术，可以从视频或图像中提取出人体骨架信息，包括关节点位置、骨骼长度等。人体骨架的表示方法对于后续的行为

2025-05-22 约4.64千字 9页立即下载

基于概率图模型的人体异常行为识别：原理、方法与应用.docx 基于概率图模型的人体异常行为识别：原理、方法与应用一、引言 1.1研究背景与意义随着人工智能技术的飞速发展，智能监控在众多领域得到了广泛应用，其核心任务之一便是人体异常行为识别。在当今社会，公共安全面临着诸多挑战，如犯罪活动、突发事件等，传统的监控方式依赖人工值守，难以应对海量的视频数据，且容易出现疏漏。智能监控中的人体异常行为识别技术能够自动分析视频中的人体行为，及时发现异常情况并发出警报，大大提高了监控效率和安全性。在安防领域，人体异常行为识别技术是保障公共安全的重要手段。通过实时监测公共场所的人员行为，如机场、火车站、商场等，能够及时发现盗窃、斗殴、恐怖袭击等异常行为，为警方提

2025-06-07 约4.53万字 49页立即下载

基于多特征融合的停车场行人异常行为识别.docx 基于多特征融合的停车场行人异常行为识别 基于多特征融合的停车场行人异常行为识别 一、引言在现代社会中，随着城市化进程的不断加快，停车场的建设数量也不断增加。停车场作为人们停放汽车的场所，不仅体现了城市交通管理的重要组成部分，同时也对行人与车辆的日常出行提供了便利。然而，由于停车场的开放性和封闭性，也使得其容易发生各种异常行为，如犯罪行为、交通事故等。因此，对停车场内行人的异常行为进行识别和监测具有重要的现实意义。传统的停车场行人异常行为识别方法主要基于监控视频中的运动轨迹和行为特征进行分析。然而，由于停车场内行人数量众多，行为复杂且多变，仅仅依靠传统方法往往

2023-10-24 约3.4千字 6页立即下载