摘要
本文旨在探讨基于深度学习的视频监控系统行为识别技术,以提高识别准确率和实时性。首先,分析了现有的视频监控行为识别技术,总结了传统方法和深度学习方法在此领域的应用及其优缺点。采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的深度学习模型,进行视频序列的特征提取和行为识别。在构建模型的过程中,针对监控视频的时空特性对网络结构进行了优化,增强了模型的描述能力和泛化性能。另外,引入稀疏正则化和权重共享等技术,加快模型的收敛速度和降低计算复杂度。最后,在公开数据集上进行实验证明,所构建的深度学习模型在行为识别准确率和实时性方面均优于传统方法,实现了对多种监控场景下的行为识别。
