行爲識別模型探索

在施工場景中，一些違規操作總是會造成潛在的安全事故等。目前的違規防範主要採用人盯人的方式，這種傳統方式主觀性強，還造成嚴重的人力資源浪費。得益於計算機視覺和人工自能的發展，目前正在探索基於人工智能的異常行爲識別模型研究，希望研究成果能切實的應用於真實的場景，解放人力成本。說到行爲識別模型，在深度學習之前，iDT是最爲經典的一種方法，利用光流場獲取視頻序列的一些軌跡，再沿着軌跡去提取類似HoF和Ho

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