基于神经网络的交互式异常行为识别研究

在智能安防领域中,异常行为识别一直是该领域的一个研究热点。但目前的研究技术仅能够识别简单的行为特征,对于复杂行为的识别还存在诸多问题。随着人工智能技术的不断发展以及在行为识别上的应用,可以尝试通过深度学习技术对监控视频中的异常行为进行识别。因此本文针对监控视频中的交互式异常行为进行分析研究,首先通过背景减除算法对视频数据进行预处理,然后采用深度学习技术在训练数据集上进行算法模型的训练,最后在测试数据集上进行算法模型的验证。该算法模型能够有效区分异常行为和正常行为,识别准确率为73%。