典型文献
时空图卷积网络在人体异常行为识别中的应用
文献摘要：
在监控场景下,由于监控资源短缺,行人异常行为容易发生漏检.针对该问题,提出了一种视频监控场景下的人体异常行为识别的方法,辅助监控人员及时发现异常.使用OpenPose对图像中行人进行人体骨架提取.针对图卷积网络对关节点特征聚合方式单一的问题,融合了基于图注意力网络(graph attention network,GAT)的图注意力机制.在改进后的图卷积网络的基础上,利用时空图卷积神经网络(spatial temporal graph convolutional networks,ST-GCN),对行人关节点信息进行异常行为识别.实验结果表明,提出的识别算法对定义的行为识别准确率达85.48％,能够准确地识别监控视频中行人的异常行为.
文献关键词：
OpenPose算法;时空图卷积网络;图注意力机制;行为识别
中图分类号：
作者姓名：
张蔚澜;齐华;李胜
作者机构：
西安工业大学 电子信息工程学院,西安 710021;南昌工程学院 信息工程学院,南昌 330200
文献出处：
引用格式：
[1]张蔚澜;齐华;李胜-.时空图卷积网络在人体异常行为识别中的应用)[J].计算机工程与应用,2022(12):122-131
A类：
节点特征聚合
B类：
时空图卷积网络,人体异常行为,异常行为识别,漏检,视频监控,辅助监控,发现异常,OpenPose,中行,人体骨架,骨架提取,关节点,图注意力网络,graph,attention,GAT,图注意力机制,时空图卷积神经网络,spatial,temporal,convolutional,networks,ST,GCN,节点信息,识别算法,识别准确率,监控视频
AB值：
0.269981
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