LC-YOLO：基于YOLO、LSTM和CNN的智能监控行为识别

"该文提出了一种名为LC-YOLO的行为识别算法，它结合了YOLO（You Only Look Once）的实时目标检测能力，LSTM（Long Short-Term Memory）的序列建模以及CNN（Convolutional Neural Network）的深度特征提取，用于智能监控场景下的人体行为识别。该算法首先利用YOLO快速定位行为对象，然后通过CNN提取深度特征，再用LSTM处理时间序列信息，以提升识别准确性和效率。在KTH和MSR公开行为识别数据集上的实验结果显示，平均识别率高达96.6%，平均识别速度为215ms，证明了该方法的有效性。" 本文主要讨论了智能监控领域的行为识别技术，针对提高识别准确性和效率的需求，作者马钰锡等人提出了LC-YOLO算法。该算法结合了三种关键技术：YOLO、LSTM和CNN。YOLO是一种实时目标检测模型，能够在一次扫描中完成目标检测，大大提升了处理监控视频的速度。LSTM是递归神经网络的一种，特别适合处理时间序列数据，如视频中的连续行为动作。CNN则擅长从图像中提取深层次的特征。 在LC-YOLO算法中，首先运用YOLO对监控视频进行实时分析，检测出行为发生的区域，获取目标物体的大小和位置。接着，通过CNN对检测到的目标进行深度特征提取，这一过程能够提取出有助于行为识别的关键信息，减少无关背景的干扰。最后，LSTM被用来处理这些特征序列，捕捉行为的动态变化，从而实现对连续行为序列的准确识别。 实验部分，作者在KTH和MSR两个公开的数据集上验证了LC-YOLO算法的性能。这两个数据集包含了多种不同的行为类别，为算法提供了多样性的测试环境。结果显示，LC-YOLO在行为识别的准确性和速度上都表现出色，平均识别率达到了96.6%，这意味着在大多数情况下，算法能正确识别出监控视频中的行为。同时，平均215毫秒的识别速度表明，算法不仅准确，而且运行高效，满足了实时监控的需求。 LC-YOLO算法结合了目标检测、深度学习和序列建模的优势，为智能监控系统提供了一种有效的行为识别解决方案，对于提高监控系统的智能化水平和应用价值具有重要意义。