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基于改进SSD的人群异常行为检测算法研究
文献摘要：
针对人群异常行为检测任务中存在的算法复杂度较高,重叠遮挡等带来的检测精度低等问题,本文提出一种基于改进SSD(Single Shot Multi-box Detector)的人群异常行为检测算法.首先采用轻量级网络MobileNet v2代替原始特征提取网络VGG-16,并通过可变形卷积模块构建卷积层来增强感受野,然后通过将位置信息整合到通道注意力中来进行特征增强,能够捕获空间位置之间的远程依赖关系,从而可以较好处理重叠遮挡问题.实验结果表明,本文提出的算法对人群异常行为具有较好的检测效果.
文献关键词：
深度学习;异常行为检测;SSD网络;可变形卷积;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
亢洁;田野;杨刚
作者机构：
陕西科技大学 电气与控制工程学院,陕西 西安 710021;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西 西安 710121
文献出处：
引用格式：
[1]亢洁;田野;杨刚-.基于改进SSD的人群异常行为检测算法研究)[J].红外技术,2022(12):1316-1323
A类：
B类：
SSD,异常行为检测,检测算法,算法研究,算法复杂度,检测精度,Single,Shot,Multi,box,Detector,轻量级网络,MobileNet,v2,特征提取网络,VGG,可变形卷积,卷积模块,卷积层,增强感受野,位置信息,信息整合,合到,通道注意力,特征增强,空间位置,依赖关系,好处,遮挡问题,检测效果,注意力机制
AB值：
0.406234
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