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图卷积网络在特殊人群异常行为检测中的研究与应用

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随着社会老龄化程度的加剧,"空巢老人"的居家安全问题成为当下社会关注的重点.针对传统异常行为检测算法存在的光照、噪声、物体遮挡,背景复杂而导致的运动目标特征提取困难的问题,本文提出了图卷积网络与混合注意力机制相结合的方法,对监控设备采集的画面进行实时运动特征提取,实现在缺少或没有看护人员的场景下,检测发生的异常行为(跌倒、挥手、击打和抽烟),最大限度上减少安全事故的损失.实验结果表明,检测模型在大型数据集NTU-RGBD上的准确率达到81％,具有良好的性能.

邹开达

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西南民族大学电子信息学院

异常行为检测 图卷积网络 特定场景

CX2021SP108

2021

消费电子
中国电子商会

消费电子

影响因子：0.076
ISSN：1674-7712
年,卷(期)：2021.(7)
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