基于YOLOv4的人体异常行为检测算法研究

摘要

针对公共平场合中监控视频中人体行为分类受背景影响较大,异常行为特征复杂多样问题,以YOLOv4网络模型为基础,分别建立基于YOLOv4及改进后YOLOv4网络的人体异常行为检测模型.通过K-Means聚类获得适合本实验的anchor box,将处理后的数据样本分别送入三种模型中训练,测试结果表明训练所得改进后的YOLOv4异常行为检测模型能够达到96％的map,recall能够达到98％,检测速度能够达到每帧38/ms,同时满足高准确率、实时性的要求.