基于YOLO和ConvLSTM混合神经网络的暴力视频检测

为解决现有暴力视频检测算法所存在的特征提取繁琐、时空特征信息利用少等问题,提出一种基于YOLO和ConvLSTM混合神经网络的暴力视频检测算法,通过1×1卷积改进DarkNet-53特征提取网络的全连接层,进而结合ConvLSTM根据时空信息序列化建模进行检测,解决了原本全连接层破坏图像结构、输入尺寸固定的问题,更好地保留了暴力视频的特征。经Hockey、RWF-2000和自定义的数据集实验的结果表明,该模型较其他传统模型的分类准确率更高。