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监控视频中的人体异常行为检测研究的任务书
任务书
研究题目：监控视频中的人体异常行为检测
研究背景与意义：
近年来，随着视频监控技术的快速发展和应用，科学家们开始探索其中隐藏的大量数据背后的含义。其中之一的方向是研究如何从监控视频中提取出有用的人物信息。人体行为识别一直是视频监控技术的热点研究领域之一。这方面的研究可以广泛应用于重点场所的安全保卫，交通管理，自动导航，体育竞技等方向。然而，传统的人体行为识别往往采用基于显式特征的方法，效果不尽如人意，无法通过对复杂场景的合理解释，以提高准确性。因此，本研究旨在开发一种高效的人体行为异常检测方法，实现对复杂场景中人类行为的准确识别与分析。
研究任务：
1.调查研究人体行为异常检测方法的现状和发展趋势，分析研究难点和未来研究方向。
2.建立监控视频数据集，包括多种类型的场景、场景中存在的人物数量、动作和姿态等信息，以及一些可能的异常行为。
3.提取视频帧中的人物骨架信息，建立骨架关键点的特征描述，用深度学习方法进行骨架关键点跟踪，并对其进行异常检测。
4.尝试增加其他类型的信息，如行为、姿态、动作等，来提高模型的准确性，并比较分析不同方法的实现效果。
5.基于所建立的实验平台，对所提出的方法进行性能评估和实时性验证，与现有方法进行比较。
研究方法：
1.通过文献综述，分析人体行为异常检测的基本原理与核心技术，了解现有理论和算法的优缺点。
2.使用深度学习算法，建立骨架关键点提取模型，利用多通道CNN特征提取技术实现对关键点序列的分类。
3.采用传统机器学习算法和最新深度学习算法进行比较，选出最优解决方案，并进行性能优化及实现。
4.使用Java或Python、C++等编程语言实现所提出的算法，并使用现有框架进行实验测试。
5.进行实验数据的收集，通过实验，十分有效地验证和分析所提出算法的性能和实用性。
研究成果：
1.监控视频中的人体异常行为检测算法体系，包括基本概念、系统架构、设计原则、特征提取技术等方面。
2.监控视频数据集，包括不同类型、不同场景、不同人物姿态的多通道关键点跟踪数据以及相关的行为数据。
3.对比分析不同算法的实验结果，证明了所提出的算法具有很强的实时性和准确性，并且具有很好的扩展性和适应性。
4.研究论文，发表于国内外主要期刊和会议中，将研究成果推广应用于实际场景，以提高安全和智能化水平。
研究参考文献：
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