YOLO网络模型下监控视频异常行为实时检测方法

本文主要探讨了在监控视频中利用YOLO网络模型进行人体异常行为检测的方法。针对监控场景下人体异常行为的复杂性和多样性，传统的手动监控方法往往难以满足准确和实时的需求。YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法，其优点在于能够进行端到端的预测，无需预先进行复杂的预处理步骤，如目标分割和特征提取。 作者提出了一种新颖的策略，即直接将标定的异常行为数据输入到YOLO网络模型中进行训练，而不是专门提取人体目标。这种方法摒弃了传统方法中可能遇到的漏检和误检问题，因为它能直接识别出异常行为，而非仅仅依赖于特定的特征或边界框。通过这种设计，模型能够在处理各种场景中的复杂情况，如目标大小变化、重叠遮挡和背景复杂性时，依然保持高精度。 实验结果显示，该方法的召回率接近100%，这意味着几乎能捕捉到所有的异常行为，而平均精确率高达96%以上，这证明了模型在识别异常行为方面的高效性和准确性。此外，由于采用了GPU加速，该方法能够实现对视频流的实时检测，每秒处理速度可达30帧，显著提升了异常行为检测的实时性能。 YOLO网络模型在异常行为检测中的应用，结合了其快速响应和高精度的特点，对于提升智能视频监控系统的智能化水平具有重要意义。它不仅降低了人工干预的需求，而且能在复杂监控环境中提供可靠的异常行为预警，有助于提升公共安全和减少潜在风险。这项研究对于推动人工智能在安防领域的应用具有重要的理论和实践价值。