深度学习与场景理解在滞留物识别与异常行为检测中的应用

"“基于场景理解和深度学习的滞留物识别和异常行为检测方法研究(毕设&课设论文参考).pdf”这篇论文聚焦于计算机视觉领域中的滞留物检测和异常行为识别，主要针对公共场所和人群密集地区的安全监控。作者张愚在南昌大学信息工程学院的指导下，对这一主题进行了深入研究，旨在通过深度学习技术提高检测和识别的准确性。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 滞留物检测与识别：鉴于滞留物可能带来的安全隐患，论文提出了一种基于连通区域信息的算法。该算法采用改进的相关滤波算法进行行人追踪，同时利用多重方向背景模型来检测行人和静态目标。在行人与物品分离时，通过分析连通区域确定滞留物的存在。为了识别滞留物的类型，论文还结合了主成分分析和欧式距离，以及几何仿射不变矩阵和欧式距离的邻近算法，实现与物品库样本的匹配，从而提高了识别的准确性。 2. 行人异常行为检测：通过对滞留物的分析，论文能够检测到相关行人的异常行为。例如，根据滞留物的类型，可以判断它是有意放置的危险物品还是无意遗失的物品。这种关联性分析增强了系统对潜在威胁的预警能力。 3. 复杂场景处理：论文也探讨了如何在复杂场景中处理静态目标。尽管光照变化、背景复杂性和图像质量问题增加了检测难度，但通过深度学习模型的训练和优化，论文的方法能够在这些条件下保持良好的性能。 4. 实验验证：实验部分展示了该方法在VISOR和CAVIAR公共数据集上的优秀表现，检测准确率超过现有方法，证明了提出的算法的有效性和实用性。 这篇论文不仅适合计算机视觉、深度学习领域的初学者和专业人士作为学习参考，也适用于进行毕业设计、课程设计或实训作业的学生。通过深入阅读和理解论文中的知识点，读者可以掌握滞留物检测和异常行为识别的关键技术和方法，并能启发新的研究思路。