安防系统中人体异常行为检测算法研究

目录

摘要

1绪论

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．2．1智能安防系统研究现状

1．2．2人体异常行为检测研究现状

1．3课题主要研究内容

1．3．1研究难点

1．3．2主要研究内容

1．4论文章节安排

2智能安防系统需求分析及方案设计

2．1智能安防系统结构

2．1．1智能安防系统组成

2．1．2需求分析

2．2研究方案设计

2．3本章小结

3人体行为数据集建立

3．1人体异常行为定义

3．1．1行为分类

3．1．2相似行为区分

3．2人体行为数据集建立

3．2．1视频图像数据帧截取及筛选

3．2．2图像数据增强

3．2．3图像数据标定

3．3本章小结

4基于深度学习的人体异常行为检测算法研究

4．1人体异常行为检测思路

4．2人体异常行为检测模型确定

4．2．1YOLO系列模型

4．2．2人体异常行为检测模型确定

4．3基于YOLOv4人体异常行为检测模型研究

4．3．1基于YOLOv4人体异常行为检测原理

4．3．2人体行为特征提取

4．3．3不同尺度行为特征图最大池化

4．3．4多尺度人体行为特征融合

4．3．5人体行为分类及预测

4．4基于改进的YOLOv4人体异常行为检测算法

4．4．1基于锚框机制的改进

4．4．2基于多尺度特征层的改进

4．4．3基于输入端的数据增强方式

4．5本章小结

5基于DS-YOLO人体异常行为检测算法研究

5．1DeepSORT人体追踪算法

5．1．1DeepSORT算法原理

5．1．2DeepSORT算法处理总结

5．2基于DS-YOLO的人体异常行为检测算法

5．2．1基于DS-YOLO人体异常行为检测原理

5．2．2基于DS-YOLO算法的人体异常行为检测任务流程

5．3本章小结

6人体异常行为检测算法仿真实验

6．1仿真实验环境

6．2基于YOLOv4的人体异常行为检测算法仿真

6．2．1仿真实验过程

6．2．2仿真实验结果分析

6．3基于DS-YOLO的人体异常行为检测算法仿真

6．4预警功能仿真

6．5实验评价

6．6本章小结

7总结与展望

7．1论文总结

7．2未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及成果

致谢

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