Advertisement

基于YOLO模型的异常行为检测方法探究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了基于YOLO（You Only Look Once）算法的视频监控中异常行为检测技术，旨在提高实时性和准确性。 为了应对监控视频中人体异常行为检测的复杂性和多样性问题，本段落提出了一种基于YOLO网络模型的方法来识别这些行为。通过定义特定场景下的异常行为需求，并使用标定的数据对YOLO网络进行训练，该方法可以直接在神经网络层面完成端到端的异常分类，无需先提取人体目标。实验显示，这种方法具有接近100%的召回率和超过96%的平均精确度，在GPU加速的情况下可以实现每秒30帧的速度实时检测监控视频中的异常行为。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于YOLO模型的异常行为检测方法探究
    优质
    本研究探讨了基于YOLO（You Only Look Once）算法的视频监控中异常行为检测技术，旨在提高实时性和准确性。 为了应对监控视频中人体异常行为检测的复杂性和多样性问题，本段落提出了一种基于YOLO网络模型的方法来识别这些行为。通过定义特定场景下的异常行为需求，并使用标定的数据对YOLO网络进行训练，该方法可以直接在神经网络层面完成端到端的异常分类，无需先提取人体目标。实验显示，这种方法具有接近100%的召回率和超过96%的平均精确度，在GPU加速的情况下可以实现每秒30帧的速度实时检测监控视频中的异常行为。
     
  • 基于网络的异常行为检测技术探究.pdf
    优质
    本文档探讨了在网络环境中识别和预防异常用户行为的关键技术，旨在提升网络安全性和数据保护水平。 近年来，随着网络技术的迅速发展，互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，在给用户带来便利的同时，针对网络的安全威胁也日益增多。尽管许多组织机构和政府企业已经建立了相对完善的安全防护机制，但攻击手段却越来越多样化，并且造成的后果也越来越严重。在这种背景下，对网络异常行为的研究与检测逐渐兴起。 本段落在深入研究并学习了当前较为成熟的几种网络异常行为检测技术之后发现，现有的这些技术仍然存在一些局限性：它们往往过于侧重于监测用户的行为模式，而未能全面分析所有可能的网络活动特征；此外，由于用户的操作容易受到环境因素的影响，并且具有一定的随机性和不稳定性，这也会对最终的检测结果产生干扰。
     
  • 基于MATLAB的异常行为检测体系
    优质
    本研究提出了一种利用MATLAB开发的异常行为检测系统，结合机器学习算法自动识别并分析视频中的不寻常活动模式，提升安全监控效率。 该课题是基于MATLAB的异常行为检测系统，能够框定运动目标并识别一些特定的行为，例如行走、站立和摔倒等，并提供预警功能。此外，它还具备GUI可视化界面，并需要进行进一步拓展。
     
  • 基于特征的交通异常检测方法研究
    优质
    本研究探讨了一种基于特征分析的新型交通异常检测技术，旨在提高道路交通安全与效率。通过识别和解析关键交通数据特征，有效辨识并预警潜在的道路安全隐患及拥堵状况，为智能交通系统的优化提供科学依据和技术支撑。 具有GPS功能的设备被广泛使用后，我们能够更好地了解车辆行驶的状态。检测道路段上的异常驾驶行为对驾驶员和交通管理部门都有益处。然而，在大规模原始GPS轨迹数据中及时有效地识别这些异常是一个重要的挑战。 基于此问题，本段落提出了一种名为“特征基础交通异常检测”（Feature-Based Traffic Anomaly Detection, FBTAD）的方法。我们观察到，当出现异常事件时，相关的道路段通常会在短时间内显示出车辆流量特性的变化。例如，在交通事故发生后的一段时间内，该路段的行驶速度可能会显著下降。 具体来说，我们的方法首先将原始轨迹数据进行地图匹配处理；接下来计算每个时间间隔（如10分钟）内的交通特征，并建立时空索引以加速异常检测过程；最后通过分析道路流量变化率以及移动物体的数量比率来识别可能存在的异常情况并进一步推断出交通状况的不正常现象。 经过广泛的实验验证，我们的方法展示出了有效性和高效性，在早期发现和准确评估交通异常方面明显优于传统基线方法。
     
  • 基于OpenCV的Python异常行为检测系统
    优质
    本项目构建了一个利用Python与OpenCV库开发的异常行为检测系统，旨在通过计算机视觉技术识别视频流中的不寻常活动。该系统适用于安全监控、智能交通等领域，提高了公共及私人空间的安全性与智能化水平。 在基于Python和OpenCV的异常行为检测系统中，当监控到人体跌倒时，最直观的特征是人体轮廓发生变化并且重心下降。根据常用的几何特征方法，如果仅比较运动目标的长和高，则会因为目标远离或靠近摄像头而导致这些值变化，但它们的比例不会改变。参考相关研究的方法，通过监测运动人体质心的变化率以及外接矩形框长宽比的变化来进行跌倒行为检测。 具体判断标准如下： 1）计算运动人体外接矩形的长高比 P = Height / Width 。当人体发生跌倒时，目标的外接矩形会发生显著变化，特别是其长高比会有所改变。
     
  • 基于MapReduce的平行异常检测算法.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用MapReduce框架实现的大数据环境下的并行异常检测算法。通过优化处理流程，显著提高了大规模数据集中的异常检测效率和准确性。 本段落介绍了一种基于MapReduce的并行异常检测算法。该算法利用MapReduce框架实现了数据的分布式处理和并行计算，能够有效地处理大规模数据集。文章详细介绍了算法的实现过程及实验结果，证明了其高效性和可行性，在异常检测领域的研究与应用中具有一定的参考价值。
     
  • AbnormalBehaviorDetection-master_RNN_keras_基于监控视频的行为异常检测
    优质
    本项目采用RNN模型和Keras框架，致力于通过分析监控视频来识别行为异常，提升公共安全与隐私保护技术的应用水平。 基于光流特征的监控视频异常行为检测方法利用了CNN与RNN，并在UCSD数据库上进行了实现。此项目使用Keras框架及Python 3.6编程语言完成。
     
  • Halcon异常检测方法
    优质
    Halcon异常检测方法是指运用Halcon视觉软件进行工业生产中的缺陷识别和质量控制的技术手段，通过图像处理与机器学习算法实现高效准确的产品检测。 Halcon异常值检测可以通过深度学习方法实现。这种方法利用深度学习技术来识别并处理数据中的异常值。
     
  • 基于LSTM的自编码器异常检测模型
    优质
    简介：本文提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）与自编码器的创新方法，专门用于复杂数据序列中的异常检测。通过深度学习技术优化模型性能，以识别并预测潜在的数据偏差或故障模式，在金融风控、系统监控等领域展现出广泛应用前景。 LSTM自编码器异常检测模型是一种利用长短期记忆网络的自编码器来识别数据中的异常模式的技术。这种模型能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，并通过学习正常行为的数据表示来进行异常检测。