一种基于密集时空图卷积网络的人体异常行为识别方法

摘要

本发明属于视频监控技术领域，以业务场景中的人体异常行为识别为目标，设计一种基于密集图卷积网络的人体异常行为识别方法，以提高正常行为与打斗行为的识别能力，使其适用于业务场景的异常行为识别任务中，基于ST‑GCN网络的改进，利用dense连接是的深层特征充分利用浅层的特征，帮助网络学习到更多“知识”，提高识别率，针对业务场景视频数据采取的采样策略减少了信息的冗余，保证精度的同时提高模型效率。