基于时间注意力增强的电厂智能安防监控人体异常行为识别
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>5612 K
標簽： 时间注意力增强 安防监控 人体异常行为
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文檔介紹：电厂厂区内强光切换或阴影交错会影响特征点稳定性，使得高帧率视频流处理时时序信息断裂，难以获取连续视频帧中人体特征点的变化方向，导致行为识别的EER均值较高。为此，开展了基于时间注意力增强的电厂智能安防监控人体异常行为识别研究。引入时间注意力增强模块，对监控视频进行短距离和长距离时间特征增强，融合后输出跨越多个视频分段的联合特征，以关联分割的视频帧信息。利用距离-转角表示法计算连续视频帧中人体特征点的变化方向，根据方向关系识别异常行为。在测试数据集上，设计方法输出跨越多个视频分段的人体特征信息。其异常行为识别的AUC达到0.92，EER均值稳定在0.15以内，处于较低水平。
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