基于TX2环境的智能监控实时行为识别
Information Technology & Informatization（2021）
摘要
提出一种改进的C3D网络行为识别方法.该方法只保留一个全连接层并使用SVM分类器对视频种类进行分类,同时进行L2正则化,极大地提高了算法的运行速度,防止模型过拟合.将该方法运用于TX2开发板搭配摄像头,来实现智能监控实时行为识别,在UCF101数据集上的准确率可以达到85.5％,视频刷新速度达到30帧/s,满足实时行为识别要求.通过对该模型进行实际应用场景测试,实验效果表明其具备实时行为识别能力.
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