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题名基于关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别
被引量:4
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作者
刘嘉宇
陈平
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机构
中北大学信息探测与处理山西省重点实验室
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出处
《机械与电子》
2022年第1期48-53,58,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61971381)
山西省自然科学基金(201801D221206,201801D221207)
山西省研究生教育创新项目(2020BY098)。
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文摘
为提高监控视频中行人异常行为检测效率,提出了结合关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别方法。该方法在人体骨架关键点检测的基础上,采用关键点运动特性定位视频中行人异常行为关键序列,利用时空图卷积网络可以提取行人时空特征的优点,在关键帧序列上构建人体骨架时空图,同时建立基于瓶颈残差模块的时空图卷积网络行为识别模型,实现对监控视频中行人异常行为的高效识别。采用自建数据集和公开数据集对该方法有效性进行检验,结果表明,该关键帧定位算法可高效实现异常行为定位,结合基于瓶颈残差模块时空图卷积网络,在减少时空图卷积网络计算复杂度的同时提升了网络性能,能够有效判断行人异常行为。
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关键词
异常行为
骨架检测
关键帧
骨架时空图
瓶颈残差
时空图卷积
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Keywords
abnormal behavior
skeleton detection
key frame
skeletal space-time diagram
bottleneck residual
spatial-temporal graph convolution
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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