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面向智能监控的行为识别，由马钰锡提出。

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简介：
为了显著提升智能监控环境中行为识别的精度以及处理速度，我们设计并实施了一种全新的算法，该算法融合了 YOLO (you only look once: unified, real-time object detection) 技术，并进一步结合了 LSTM (long short-term memory) 结构和 CNN (convolutional neural network) 神经网络。具体而言，我们提出的 LC-YOLO 算法，是基于 YOLO 框架构建的，同时巧妙地融入了 LSTM 和 CNN 的优势，从而实现了高效且准确的人体行为识别。

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  • 基于智能监控的行为识别研究-马钰锡
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    马钰锡专注于基于智能监控的行为识别研究，致力于开发高效算法和系统，提升视频分析技术在公共安全、智能家居等领域的应用效能。 为了进一步提高智能监控场景下行为识别的准确率和时间效率，我们提出了一种基于YOLO（You Only Look Once：统一实时目标检测）并结合LSTM（长短期记忆网络）和CNN（卷积神经网络）的人体行为识别算法LC-YOLO。
     
  • 基于轨迹的异常行为识别在智能交通监控中的应用
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    本研究探讨了利用轨迹数据识别异常行为的技术，并分析其在智能交通监控系统中的应用价值与潜力。 基于轨迹的异常行为检测在智能交通监控中的应用。
     
  • 关于视频监控中人体行为识别的研究
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    本研究致力于探索和开发先进的算法和技术，以提高视频监控系统对人体行为的识别精度与效率，增强公共安全及隐私保护措施。 我们提出了一种人体行为识别模型及前景提取方法。针对人体运动过程中可能出现的新行为问题，该模型采用分层Dirichlet过程聚类技术来分析人体特征数据，并判断是否存在未知的行为模式；对于包含新行为的特征向量，则使用无限隐Markov模型进行有监督学习，由管理者将新的行为模式添加到规则与知识库中。当知识库中的行为模式积累至一定规模时，系统可以实现无监督的人体行为分析，通过高效的Viterbi解码算法完成这一过程。 在前景提取方面，我们提出了一种结合背景边缘模型和传统背景模型的方法，以有效避免光照、阴影等外部因素对识别准确性的影响。实验结果表明，在实时视频监控场景中，本方法具有独特的优势，并且能够有效地进行人体行为的识别分析。
     
  • AI智能行为监控系统的技术解决方案
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    本技术方案介绍了一种基于人工智能的行为监控系统，利用先进的图像识别和数据分析技术，实现对人员行为的实时监测与预警。该系统在安全性、稳定性及智能化方面均有卓越表现，适用于多种场景下的安全防范需求。 AI智能行为监控系统技术解决方案由深圳太古计算机系统有限公司提供。
     
  • 智能AI行为监控系统的技术解决方案
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    本技术方案介绍了一种先进的智能AI行为监控系统，利用人工智能算法实现高效、精准的行为分析与监测，广泛应用于安全防范及数据分析领域。 视觉识别方向四份电子文档。
     
  • 目标检测与识别在智能视频监控中的应用
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    本研究探讨了目标检测与识别技术在智能视频监控系统中的应用，分析其如何提高安全性和效率，适用于公共场所、交通管理和家庭安防等多个领域。 本书系统介绍了智能视频监控领域中的目标检测与识别的基本问题及相关处理技术。主要内容涵盖理论、算法和应用实例等方面。 上篇主要介绍智能视频监控中目标检测与识别的概论性内容： - 第1章为绪论，涵盖了智能视频监控的发展历程及基本概念。 - 接下来的章节深入探讨了具体的技术细节，包括车辆白天黑夜中的检测方法（第7、8章）、昼夜亮度变化及其处理策略（第9章）和距离测量实例（第10章），以及客流检测系统的设计与实现（第11章）。 下篇则集中于智能视频监控的应用案例分析： - 具体展示了如何在实际场景中应用上述技术，解决车辆检测、行人计数等问题。 本书不仅为读者提供了理论知识的学习途径，也通过丰富的实例帮助理解并掌握这些关键技术的实际应用场景。
     
  • 基于ZigBee技术的人脸识别智能监控系统的探究
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    本研究探讨了基于ZigBee无线通信技术与人脸识别相结合的智能家居安全监控系统的设计和实现方法。 为解决当前监控系统在人脸面部特征识别准确性低及缺乏物体追踪能力的问题，本段落提出了一种基于ZigBee技术的人脸识别智能监控系统的方案设计，并详细介绍了该系统的软硬件模块构成，包括视频采集、数据传输和人脸检测等核心部分。此外，还探讨了ZigBee的组网原理以及图像压缩与人脸识别算法的应用，并将其应用于校园环境中的实时监控中。实验结果表明，所提出的系统具备自动组网精准度高、数据传输速度快及能够追踪物体移动方向的优点。
     
  • 智能家居监控CSS3面板代码.zip
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    这是一个包含智能家居监控系统CSS3样式代码的压缩文件，可用于前端开发人员创建美观且功能强大的用户控制面板。 智能家居监控CSS3面板代码是一款基于JavaScript、CSS3和SVG制作的简单室内监控主页布局效果。
     
  • 基于红外热成像技术的多人体智能识别监控系统
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    本系统利用先进的红外热成像技术实现对多个人体的同时智能识别与监控，适用于各种复杂环境下的安全防范和人群流量分析。 红外热成像技术在安防监控系统中的应用日益广泛。为了实现对区域内目标的实时监控，并减轻监控人员的工作负担、防止误判事件的发生，本项目开发设计了一种基于红外热成像多人体识别的智能安防监控系统。