人员动作行为AI分析系统

人员动作行为AI分析系统通过python+yolo系列网络学习模型,人员动作行为AI分析系统对现场画面人员行为进行实时分析监测,人员动作行为AI分析系统自动识别出人的各种异常行为动作,人员动作行为AI分析系统立即抓拍存档预警同步回传给后台。 我们使用YOLO算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO,我们首先要分别理解这两个模型。

YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析,但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方,虽然这些改进思路看来创新点不足,但是它们确定可以提升检测算法的性能。

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:

  • 输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;
  • 基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;
  • Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构;
  • Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。

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