3 个月前

基于卷积神经网络与LSTM神经网络的时序融合方法用于视频分类——以暴力检测为例

基于卷积神经网络与LSTM神经网络的时序融合方法用于视频分类——以暴力检测为例

摘要

在现代智慧城市中,人们对高度集成与自动化服务的追求日益迫切。在视频监控领域,主要挑战之一是如何实现对视频内容的实时自动化分析,以及时识别关键异常事件。本文提出了一种基于卷积神经网络(采用MobileNet、InceptionV3和VGG16网络结构)、长短期记忆网络(LSTM)以及前馈神经网络的智能模型,用于对视频进行分类,区分“暴力”与“非暴力”两类场景,所使用的数据集为RLVS数据库。研究中采用了多种基于时序融合(Temporal Fusion)技术的数据表示方法。实验结果表明,模型在准确率(Accuracy)和F1分数(F1-Score)上分别达到了0.91和0.90,优于以往在相同数据库上开展的同类研究的性能表现,显示出更高的分类效果。

基准测试

基准方法指标
action-recognition-on-real-life-violenceTemporal Fusion cnn+lstm
accuracy: 91%

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