【摘 要】
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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
【基金项目】
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陕西省科技厅项目基金“多功能便携式消防现场记录仪”(编号:2018GY-007)资助。
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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。
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