基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术研究

基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术研究
随着智能监控技术的发展，人体异常动作检测技术在各个领域越来越受到关注。

人体异常动作检测技术可以应用于公共安全、交通管理、智能家居等领域，为人们的生活带来更多的便利和安全。

本文旨在研究一种基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术。

该技术通过利用深度学习的方法，结合时空残差网络，实现对人体异常动作的自动检测与识别。

首先，本文介绍了人体异常动作检测技术的背景和意义。

随着人口老龄化和城市化进程的加快，人们对于公共安全的要求越来越高。

而人体异常动作往往是一些犯罪行为、交通事故等事件发生的前兆，因此，开发一种可以实时检测和预警人体异常动作的技术具有重要的意义。

接下来，本文详细介绍了基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术的原理和方法。

该技术主要包括两个关键部分：双流神经网络和时空残差网络。

其中，双流神经网络用于提取人体动作的时空信息，而时空残差网络则用于对提取的时空信息进行异常检测和识别。

然后，本文对基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术进行了实验验证。

通过采集一系列正常和异常人体动作的视频数据，并进行数据的预处理和特征提取，本文构建了一个基于深
度学习的分类器模型。

实验结果表明，该技术在人体异常动作检测方面具有较高的准确性和稳定性。

最后，本文总结了基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术的优势和不足之处，并提出了进一步改进和发展的方向。

本文认为，随着深度学习技术的不断发展和完善，基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术将会在未来得到更广泛的应用和推广。

综上所述，基于双流时空残差网络的人体异常动作检测技术具有很大的研究和应用价值。

该技术可以为公共安全和交通管理等领域提供更有效、准确的人体异常动作检测解决方案，为人们的生活带来更多的便利和安全。