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室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法
标题：室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法
摘要：
随着科技的发展，室内视频监控系统在安全保障领域发挥着越来越重要的作用。传统的人工监控无法满足实时监测和大规模视频数据处理的需求，因此，人体异常行为检测和识别技术应运而生。本论文提出一种基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法，通过结合深度学习和传统计算机视觉技术，提高了人体异常行为的检测准确率和实时性。该方法通过对室内视频进行特征提取、行为建模和异常检测，实现了对人体行为的自动化分析和识别，为室内视频监控系统的安全保障提供了有效的支持。
关键词：室内视频监控，混合算法，人体异常行为检测，行为建模，特征提取
1.引言
室内视频监控系统已经成为安全防范的重要手段之一。传统的监控方法需要大量的人力和时间进行监视和分析，无法满足人们对实时性和准确性的要求。因此，基于计算机视觉和深度学习的人体异常行为检测和识别方法逐渐受到研究者的关注。本论文旨在提出一种基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法，以提高视频监控系统的效率和准确性。
2.相关工作
前人的研究主要集中在行为特征提取和异常行为检测算法等方面。其中，行为特征提取方法包括颜色直方图、光流、形状等。异常行为检测算法包括基于高斯模型、空间时间聚类、深度学习等。然而，这些方法存在各自的局限性，在实际应用中效果不尽如人意。
3.方法
本论文提出了一种基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法。该方法首先通过光流和颜色直方图提取视频帧的动态和静态特征，然后采用卷积神经网络构建行为模型。接着，利用高斯混合模型对行为模型进行异常检测，实现对人体行为的自动化分析和识别。
4.实验结果
本论文通过对公开数据集的实验进行了验证。结果表明，所提出的方法在检测准确率和实时性方面均优于传统的异常行为检测方法。同时，该方法对多种异常行为具有较好的鲁棒性。
5.讨论与展望
本论文提出的基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法，在视频监控系统中具有重要的实际应用价值。然而，仍存在一些问题需要进一步深入研究，包括对动态变化的光照、阴影等环境因素的处理，以及对多目标跟踪和行为建模的优化。
结论：
本论文提出了一种基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法，通过充分利用计算机视觉和深度学习技术，提高了视频监控系统对人体异常行为的检测准确率和实时性。该方法在实验中取得了良好的效果，对于改善室内视频监控系统的安全保障具有重要意义。未来，还需要进一步优化和改进该算法，以满足实际应用的需求。
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