封闭环境下暴力行为检测

摘要

动作检测已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向,特别是对特定事件的检测,如打架斗殴等暴力事件。暴力行为检测任务在视频监控等场景中是十分有用的,例如监狱、学校等公共场所。其实用性使得越来越多的研究者研发相应的检测算法。传统方法提取的时空特性同时考虑运动和外观信息,进而达到不错的准确率,但是他们的计算量却令人望而却步。近年来,随着深度学习广泛应用于计算机视觉领域,暴力行为检测任务也得到了很好地解决。我们根据two-stage目标检测架构的启发,提出一个用于暴力行为检测的方案,通过结合目标检测和行为识别的算法,更加准确地关注到运动执行者本身,避免无关背景和其他信息对检测结果的影响,进而实现了高效的暴力行为检测。此外,我们的方案还能有效地扩展到时空行为检测任务上,进而实现对更多类别的行为进行检测。