基于骨骼关键点的异常行为识别及异构平台部署

摘要：

目前对于异常行为检测算法较多,但是存在检测精度低、对环境要求高、部署困难等缺点.针对以上存在的问题,该文提出了一种基于骨骼关键点的异常行为检测方法.首先对视频图像预处理,然后通过Associative Embedding算法进行人体关键点的提取.为准确描述人体运动,提出用运动特征矩阵进行人体运动描述,引入SVM分类器利用运动特征矩阵进行行为识别.在HMDB51数据中选取的12类异常行为达到平均91.2％准确率,最后模型在CPU+FPGA异构平台进行加速,达到32 FPS的处理速度.

关键词：异常行为检测;骨骼关键点;SVM;特征矩阵;异构平台加速

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52