基于视频图像的人体异常行为识别技术研究的中期报告.docx

基于视频图像的人体异常行为识别技术研究的中期报告 本研究旨在利用视频图像处理技术来识别人体异常行为，以帮助保障公共安全。在此中期报告中，我们将回顾研究进展和方法，以及所遇到的困难和问题。 研究进展 我们已经完成了以下研究工作： 1. 数据集收集：我们采集了多个场景的视频数据集，并标注了人体行为的类别。包括走路、奔跑、跳跃、趴下、摔倒等多种行为。 2. 人体检测和跟踪：我们使用了深度学习模型YOLOv4进行人体检测，可为后续行为识别提供有力支持。同时，我们使用了OpenCV库中的目标跟踪算法KCF和CSRT来跟踪人体目标。 3. 行为特征提取：我们使用了卷积神经网络（CNN）模型来提取人体行为的特征。我们将每一个场景的视频分割成若干个时间段，每个时间段内的人体行为都被视为一个样本，用CNN分别学习每个样本的特征。 4. 行为识别分类器训练：我们使用了支持向量机（SVM）算法来训练行为识别分类器，以区分正常和异常的人体行为。我们首先使用特征提取模型提取样本的特征，然后将其输入到SVM分类器中进行训练。 目前，我们已经完成了上述工作，并获得了一定的分类性能。 困难和问题 在研究过程中，我们遇到了以下困难和问题： 1. 数据质量：部分数据集存在噪声和清晰度不高的问题，这会影响到模型的训练和识别能力。 2. 行为分类问题：有些人体行为之间相似度较高，难以准确区分。例如，走路和奔跑之间的区别比较模糊。 3. 实时性问题：目前我们的模型处理速度较慢，不能达到实时行为识别的要求。 下一步工作 基于以上研究进展和困难，我们将继续进行以下工作： 1. 数据集的进一步增加和筛选，以改善数据质量。 2. 探索更先进的行为识别算法，以提高行为分类准确度。 3. 深入研究如何通过优化模型架构和使用硬件加速等方法，提高模型的处理速度，以满足实时行为识别的需求。 总体来说，我们的研究取得了一定的进展，但仍有许多问题需要深入研究和解决。我们将继续努力，进一步提高人体异常行为识别的效果和准确度。