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基于视频监控的异常行为检测算法设计与嵌入式系统实现
基于视频监控的异常行为检测算法设计与嵌入式系统实现
摘要：随着视频监控技术的不断发展，视频监控系统已广泛应用于社会各个领域，如交通管理、安防监控等。然而，传统的视频监控系统只能提供对画面的实时监测，缺乏对异常行为的检测与预警功能。为此，本论文基于视频监控技术，设计了一种基于深度学习的异常行为检测算法，并将其嵌入到嵌入式系统中，实现对异常行为的实时监测与预警。
1.引言
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，视频监控系统在社会生活中得到了广泛应用。然而，仅仅对视频进行实时监测并不能有效识别异常行为，再加上大量监控视频的数据，因此需要一种能够自动检测和识别异常行为的算法。
2.相关工作
当前，已有许多关于异常行为检测的研究，其中一些采用了传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）和决策树。然而，这些方法在处理复杂的视频数据时存在一定的局限性。另外，使用传统的计算机视觉方法提取特征也无法很好地捕捉到人类行为的复杂性。因此，本论文采用了深度学习方法进行异常行为检测。
3.算法设计
本论文设计了一种基于深度学习的异常行为检测算法。首先，使用卷积神经网络（CNN）对视频中的每一帧进行特征提取。然后，将提取到的特征通过长短时记忆神经网络（LSTM）进行时间序列建模，以捕捉人类行为中的时序信息。最后，使用支持向量机（SVM）对异常行为进行分类。
4.实验与结果
为验证所提出算法的有效性，我们收集了一个包含正常行为和异常行为的视频数据集。实验结果表明，我们提出的算法能够较好地识别并预测异常行为，并具有较高的准确率和召回率。
5.嵌入式系统实现
为了实现对异常行为的实时监测与预警，我们将所设计的算法嵌入到嵌入式系统中。嵌入式系统采用高性能的ARM处理器和硬件加速器，能够快速处理视频数据，并实现实时的异常行为检测与预警功能。同时，优化的算法和硬件设计使得嵌入式系统具有较低的功耗和较小的体积，适合于各种场景的部署。
6.总结和展望
本论文设计了一种基于深度学习的异常行为检测算法，并将其嵌入到嵌入式系统中，实现了对异常行为的实时监测与预警功能。实验证明，所提出的算法在异常行为的检测与预警方面具有较好的性能。在未来的研究中，可以进一步改进算法，提高准确率和实时性，并且将其应用于更多的领域，如智能交通、智能家居等。
关键词：视频监控；异常行为检测；深度学习；嵌入式系统；实时监测
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