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智能视频监控系统中人体异常行为检测与识别研究
摘要
近年来，随着智能化技术的飞速发展，智能视频监控系统的应用越来越广泛。而在视频监控中，人体异常行为的检测与识别是一项至关重要的任务。本文综述了目前人体异常行为检测与识别技术的研究现状，并重点分析了基于深度学习的人体异常行为检测方法。最后，对未来研究方向进行了展望。
关键词：智能视频监控系统；人体异常行为；深度学习；研究现状；未来方向
一、引言
随着社会的不断进步，人们对于安全问题的重视程度愈发提高。因此，智能化技术在社会中得到了越来越多的应用，其中智能视频监控系统就是其中之一。视频监控作为智能化技术的一种重要应用，已经广泛应用于各个领域，如城市安防、交通监管等。在视频监控中，人体异常行为的检测与识别尤为重要。通过对异常行为的识别，可以有效的预防和处置各种突发事件。
二、研究现状
目前，针对人体异常行为的检测与识别技术主要可以分为传统方法和深度学习方法两种。
传统方法包括了空间轮廓特征法和轨迹分析法。空间轮廓特征法通过提取轮廓线特征对人体行为进行分析，但是这种方法对于复杂动作无法有效识别。轨迹分析法则是通过分析人体轨迹来判断是否有异常行为，但是这种方法只适用于单目视角下的视频监控。
相比传统方法，深度学习方法在人体异常行为识别方面取得了更好的效果。常见的深度学习模型包括卷积神经网络和循环神经网络。通过对深度学习方法进行不断优化和改进，可以有效提高人体异常行为的检测精度和鲁棒性。
三、深度学习方法探究
1.卷积神经网络
卷积神经网络通过对图像进行有效的特征提取，能够满足人体异常行为识别中对于空间属性的要求。通过在卷积核中加入时序信息，可以有效的对动作分类进行识别，同时也可以很好的处理多人情况下的异常行为。
2.循环神经网络
循环神经网络能够处理时间序列数据，并保留动作序列中的时序信息。这种方法在人体异常行为识别领域中逐渐被广泛应用。层级循环神经网络和时空卷积神经网络则是在循环神经网络的基础上进行优化。
四、未来方向
未来研究方向主要集中在以下几个方面：
1.改进深度学习方法
深度学习方法尚存在一些问题，如过拟合，数据复杂度和训练数据量的不足等。因此，未来需要通过改进深度学习方法来提高人体异常行为的检测精度。
2.整合传统方法和深度学习方法
当前各种方法各有优劣，在实际应用中往往需要综合各种方法才能获得更准确的结果。因此，未来需要通过整合各种方法来提高人体异常行为的检测与识别的效果。
3.考虑人体行为上下文信息
人体异常行为的检测与识别需要考虑到一些上下文信息，如人体行为的交互信息、空间布局信息等。未来的研究可以通过深度学习方法与上下文信息相结合，提高人体异常行为的检测精度。
五、结论
本文综述了目前人体异常行为检测与识别技术的研究现状，并分析了深度学习方法在人体异常行为识别方面的具体应用。未来，需要通过改进深度学习方法、整合各种方法、考虑人体行为上下文信息来提高人体异常行为的检测与识别的效果。