6、利用SVM和ResNet50模型分析不同背景监控视频中的人类异常活动模式

最新推荐文章于 2025-09-17 14:52:34 发布
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分类专栏： 物联网与传感器前沿探析 文章标签： SVM ResNet50 异常活动检测
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利用SVM和ResNet50模型分析不同背景监控视频中的人类异常活动模式

1. 引言

随着人口的不断增长，大多数公共场所都挤满了人，因此对这些场所进行监控和管理人群活动变得至关重要，这有助于提高公共安全并保护物理资产。如今，监控系统的成本和维护费用大幅降低，但不受欢迎的活动发生率却有所增加，影响了许多受监控的场所。然而，手动分析监控视频是一项繁琐的任务，由于视频文件较大且包含各种不同的活动，容易导致信息丢失。因此，自动异常活动检测系统显得尤为重要。

这项工作的目标是在四个数据集（‘SAIAZ’（学术区域学生活动） - 走廊、‘SAIAZ’ - 开放空间、来自YouTube的教室暴力视频（cc）以及混合背景数据集（MBD））中识别诸如掌掴、踢打、拳击、奔跑和打架等异常活动。其中，‘SAIAZ’数据集由本校学生志愿者创建，MBD则是从各种视频中选取的帧的集合。

本研究旨在比较经典SVM模型和ResNet50模型在这些数据集上的性能。SVM分类模型的工作流程如下：
1. 获取视频序列；
2. 使用背景减法分割前景对象；
3. 通过Hu不变矩提取统计和Hu特征；
4. 使用SVM分类器进行动作分类。

而深度学习架构，特别是CNN架构，是对象检测和分类的有效方法。ResNet50深度学习模型由49个卷积层和1个全连接层组成，它使用跳跃连接（残差连接）来避免训练期间的信息丢失。

2. 相关工作

近年来，监控数据量急剧增长，因此需要一个组织良好且一致的视频监控系统来处理这些数据。以下是一些相关的异常动作检测系统：
- 基于光流直方图的方法 ：使

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