非局部注意力行为识别网络

精度91.5%

引入非局部注意力机制，有效捕捉监控视频中的长程依赖，在校园场景下较基准模型提升4.3个百分点。

Jiahui, Mi · Yuan, Jiazheng

IET Conference Proceedings 2023

参数信息

行为识别准确率

91.5 %

技术优势

精度提升显著

通过引入非局部注意力机制，模型能捕捉视频中的长程依赖，在校园场景下相比基准模型准确率提升4.3个百分点。

适配真实监控场景

模型在自建的校园场景数据集上进行训练和测试，更贴近实际监控环境中的行为分布和视角变化。

应用场景

• 校园智能安防：实时识别学生异常行为，如跌倒、打斗，辅助安保人员快速响应，提升校园安全。
• 视频行为分析：自动分析监控视频中的行为类别，替代人工逐帧查看，提高事件检索效率。
• 智能监控：为现有摄像头加入智能识别能力，无需人工值守即可全天候监控重点区域。