目前对于异常行为检测算法较多,但是存在检测精度低、对环境要求高、部署困难等缺点。针对以上存在的问题,该文提出了一种基于骨骼关键点的异常行为检测方法。首先对视频图像预处理,然后通过Associative Embedding算法进行人体关键点的提取。为准确描述人体运动,提出用运动特征矩阵进行人体运动描述,引入SVM分类器利用运动特征矩阵进行行为识别。在HMDB51数据中选取的12类异常行为达到平均91.2%准确率,最后模型在CPU+FPGA异构平台进行加速,达到32 FPS的处理速度。
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