行为识别模型是如何结合YOLO的目标信息的？

行为识别模型结合YOLO的目标信息主要是通过以下几个步骤：

1. **目标定位**：
YOLO检测阶段会产生一组包含物体位置、大小和可能类别的候选区域，称为bounding boxes（边框）。对于每一个检测到的物体，YOLO会提供一个或多个这样的边框。

2. **裁剪和准备输入**：
根据YOLO提供的边框，从原始图像中裁剪出每个物体所在的子区域（ROI - Region of Interest）。这些裁剪后的子图聚焦于物体本身，减少了背景噪声的影响。

3. **图像增强**：
可能会对裁剪后的ROI进行一些预处理操作，如缩放、归一化或颜色空间转换，以便适应行为识别模型的需求。

4. **特征提取**：
利用MobileNet或其他适合小尺寸输入的轻量级模型对裁剪后的ROI进行特征提取。这些模型通常在高层抽象特征上运行，能够捕获物体的关键信息。

5. **行为分类**：
将MobileNet提取的特征输入到行为识别模型（比如另一个全连接层或支持向量机），该模型会根据这些特征预测每个ROI所对应的行为类别。

# 示例代码片段
for detection in detections:
    cropped_image = image.crop(detection)
    feature_vector = mobilenet_model(cropped_image)
    behavior_prediction = behavior_classifier(feature_vector)

这里的`behavior_classifier`可以根据特征向量计算行为的概率分布，并返回最有可能的行为类别。