10.3969/j.issn.2095-2163.2023.04.029
校园围栏场景下的异常行为检测系统
针对校园封闭管理下的学生翻越围栏、偷取外卖等现象,提出一种基于YOLOv5的校园围栏场景下行人异常行为检测系统.该系统首先对监控视频中提取的图像进行网络训练,模型训练完成后以此来检测视频中的翻越、攀爬栅栏围墙等异常行为.当检测到与围栏距离过近的人员存在疑似异常行为时,系统触发警报模块,警示学生保持与围栏间的距离.
深度学习、异常行为检测、YOLOv5
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TN911.73
辽宁省大学生创新创业训练计划项目S202110142041
2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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