基于ResNet50模型的校内异常动作检测系统的设计与实现  

作　　者：刘清岗 薛鸿民[1] 

机构地区：[1]陕西学前师范学院,西安710100

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2024年第8期41-43,90,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：陕西省教育厅科学研究项目(18JK0194)(“基于步态特征的人体运动行为识别分析研究”)。

摘　　要：研究运用计算机视觉+机器学习技术解决校园内异常动作实时检测困难的问题,通过训练优化生成DNN+ResNet50视频图片检测模型,对网内IP摄像头视频流图像进行轮询检测,将姿态异常图像通过MailKit方式发送至安全管理员邮箱,并对异常图像进行勘正标记,作为训练图集持续优化数据模型,不断提升模型检测准确性,用信息化手段助力校园健全常态化的风险防范机制。

关 键 词：机器学习 数据模型 异常动作 图片分类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]