基于生成对抗网络的人体异常行为检测算法

摘要

针对复杂场景中人体遮挡导致人体异常行为检测效果差、实时性低的问题,提出一种基于生成对抗网络的人体异常行为检测算法.通过生成对抗网络预测视频帧,引入感知网络提取复杂场景视频流中的人体运动特征,并建立异常行为判决函数,实现对异常行为的准确检测.实验结果表明,该算法在复杂场景情况下可准确检测出视频中的异常行为,检测精度可达到96.7％,相比于时空自动编码器异常行为检测算法提升了5.5％;对于视频流的检测速度达到25 FPS,可实现对人体异常行为的实时检测.