基于人工智能的视频监控异常行为检测方法

本文提出了一种基于深度学习的YOLO(you only look once)目标检测算法跟踪以及3D卷积神经网络的视频监控异常行为检测方法。首先,在目标检测与跟踪阶段,采用YOLO模型,通过对监控视频中目标的实时定位与跟踪,建立了对目标位置变化的准确感知。然后,通过三维卷积神经网络模型,对目标的时序动作进行建模,实现对视频中异常行为的高效检测。最后,在实验过程中,使用公开数据集,对提出的方法进行了全面的验证与分析,结果表明该方法在不同场景下表现出色,具有良好的鲁棒性与准确性。