面向校园场景视频监控的人体行为识别方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)05-0138-04

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面向校园场景视频监控的人体行为识别方法

更新时间：2025-09-11

- 面向校园场景视频监控的人体行为识别方法
- Issue 5, Pages: 138-141(2025)
- 作者机构：
  
  1. 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室
  2. 北京开放大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)05-0138-04
  CLC： G47;TP391.41
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (5): 138-141.
DOI：

[J]. 2025, (5): 138-141. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)05-0138-04.

摘要

校园内的异常行为检测目的是识别与正常校园行为模式不符的行为或事件，有助于提升校园安全管理水平。针对此类问题，本文提出了一种融合注意力机制的双流网络模型用于识别校园场景下的人体行为。模型以Inception v1网络作为基准模型，并在残差模块中融合注意力机制。模型在Kinetics—400数据集上进行预训练，而后在校园场景数据集上进行训练和实验。实验对比了添加注意力机制模块的位置和数量差异对实验结果的影响。实验结果表明，本文模型能够有效检测出监控视频中的行为类别，所提出的方法准确率可达91.7%

较基准模型提升了4.5%。

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王宪伦,王广宇,孙宇轩.基于双流图卷积网络的人体行为识别算法[J].传感器与微系统,2023(07).

伏娜娜,刘大铭,程晓婷,景云云,张馨芳.基于轻量级OpenPose模型的跌倒检测算法[J].传感器与微系统,2021(11).

Heng Wang,Alexander Kläser,Cordelia Schmid,Cheng-Lin Liu.Dense Trajectories and Motion Boundary Descriptors for Action Recognition.[J].International Journal of Computer Vision,2013.

Ji Shuiwang,Yang Ming,Yu Kai.3D convolutional neural networks for human action recognition.[J].IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence,2013.

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