基于关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别

来源：机械与电子杂志2022年第01期北京时间：

作者：刘嘉宇;陈平

单位：中北大学信息探测与处理山西省重点实验室,山西 太原 030051

摘要：为提高监控视频中行人异常行为检测效率,提出了结合关键帧定位和时空图卷积的异常行为识别方法。该方法在人体骨架关键点检测的基础上,采用关键点运动特性定位视频中行人异常行为关键序列,利用时空图卷积网络可以提取行人时空特征的优点,在关键帧序列上构建人体骨架时空图,同时建立基于瓶颈残差模块的时空图卷积网络行为识别模型,实现对监控视频中行人异常行为的高效识别。采用自建数据集和公开数据集对该方法有效性进行检验,结果表明,该键帧定位算法可高效实现异常行为定位,结合基于瓶颈残差模块时空图卷积网络,在减少时空图卷积网络计算复杂度的同时提升了网络性能,能够有效判断行人异常行为。

关键词：异常行为;骨架检测;关键帧;骨架时空图;瓶颈残差;时空图卷积

基金资助：国家自然科学基金资助项目( 61971381 );山西省自然科学基金( 201801D221206 , 201801D221207 );山西省研究生教育创新项目( 2020BY098 )