【摘 要】
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人体骨骼关键点运动信息是人体行为的主要表现形式,其含有密集的行为信息,是处理异常行为识别最重要的方式之一。提出一种基于骨骼关键点热图的异常行为识别算法,沿着时间维度堆叠关键点的热图,通过较轻量的X3D卷积网络,完成异常动作识别。在搭建的异常行为识别数据集中进行测试,根据关键点数据的信息密度大但是却存在部分动作相似特点,改进损失函数,准确率为92.5%。
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人体骨骼关键点运动信息是人体行为的主要表现形式,其含有密集的行为信息,是处理异常行为识别最重要的方式之一。提出一种基于骨骼关键点热图的异常行为识别算法,沿着时间维度堆叠关键点的热图,通过较轻量的X3D卷积网络,完成异常动作识别。在搭建的异常行为识别数据集中进行测试,根据关键点数据的信息密度大但是却存在部分动作相似特点,改进损失函数,准确率为92.5%。
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