基于骨架序列的校园斗殴行为检测研究
来源：计算机应用与软件杂志2024年第12期北京时间：
作者：姚砺, 王梦珂, 万燕
摘要：在校园安全领域，对暴力行为的识别目前主要依靠人工，容易出现疏漏。基于骨架的时空图卷积网络（ST-GCN）行为识别准确率较高，但主要针对单人进行识别。在ST-GCN的基础上，增加多目标跟踪模块，提出针对校园监控视频的暴力行为识别方法。首先使用OpenPose算法得到视频帧中的人体骨架集合，然后用马尔可夫链蒙特卡洛数据关联方法分离出单人骨架序列，分别输入ST-GCN中进行暴力行为识别。在数据集RWF-2000上的实验结果表明，该方法的识别率达到87.75%，高于其他现有模型。
关键词：多目标跟踪, 暴力检测, 行为识别
