| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 深度学习的现状与发展 | 第12-13页 |
| 1.3 行为识别及定位技术的现状与发展 | 第13-15页 |
| 1.3.1 行为识别技术现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 目标检测技术现状 | 第15页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.5 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基础理论和相关技术 | 第18-30页 |
| 2.1 卷积神经网络的基础理论 | 第18-25页 |
| 2.1.1 卷积操作 | 第18-20页 |
| 2.1.2 激活函数 | 第20-22页 |
| 2.1.3 损失函数 | 第22-23页 |
| 2.1.4 误差反向传播算法 | 第23-25页 |
| 2.2 基于深度学习的行为识别技术 | 第25-27页 |
| 2.3 基于深度学习的目标检测技术 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于残差模型的异常行为识别及定位算法 | 第30-50页 |
| 3.1 改进的残差网络模型 | 第30-37页 |
| 3.1.1 ResNet[41]的总体结构 | 第30-32页 |
| 3.1.2 本文设计的行为识别残差网络 | 第32-34页 |
| 3.1.3 Non-local层 | 第34-36页 |
| 3.1.4 BatchNormalization层 | 第36-37页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的人体定位算法 | 第37-42页 |
| 3.2.1 RPN网络总体结构 | 第37-39页 |
| 3.2.2 改进的锚点选择 | 第39-40页 |
| 3.2.3 ROIpooling | 第40-41页 |
| 3.2.4 人体定位网络结构 | 第41-42页 |
| 3.3 异常行为识别及定位的设计与实现 | 第42-45页 |
| 3.3.1 网络总体结构设计 | 第42-44页 |
| 3.3.2 网络实现细节 | 第44-45页 |
| 3.3.3 网络预训练过程 | 第45页 |
| 3.4 网络训练与测试 | 第45-48页 |
| 3.4.1 数据库准备及介绍 | 第45-46页 |
| 3.4.2 网络训练流程 | 第46-47页 |
| 3.4.3 测试结果展示 | 第47-48页 |
| 3.4.4 网络优缺点分析 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 结合多任务学习改进的行为识别及定位算法 | 第50-68页 |
| 4.1 行为识别Deep-Twostream模型及训练 | 第50-55页 |
| 4.1.1 Two-stream总体结构 | 第50-51页 |
| 4.1.2 基于Two-stream的Deep-Twostream模型 | 第51-53页 |
| 4.1.3 光流特征提取 | 第53-54页 |
| 4.1.4 Dropout机制 | 第54-55页 |
| 4.1.5 网络权值的迁移与训练 | 第55页 |
| 4.2 SSD网络模型的分析与微调 | 第55-59页 |
| 4.2.1 SSD网络模型分析 | 第55-57页 |
| 4.2.2 SSD网络模型微调 | 第57-59页 |
| 4.3 算法设计与实现 | 第59-62页 |
| 4.3.1 行为识别及定位算法设计 | 第59-60页 |
| 4.3.2 深度网络训练过程 | 第60-62页 |
| 4.4 测试与分析 | 第62-66页 |
| 4.4.1 数据集分析 | 第62页 |
| 4.4.2 测试结果展示 | 第62-64页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第64-66页 |
| 4.4.4 网络优缺点分析 | 第66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 异常行为监控系统的设计与实现 | 第68-77页 |
| 5.1 异常行为监控系统概述 | 第68-70页 |
| 5.2 基于残差模型的系统服务端 | 第70-75页 |
| 5.2.1 服务端概述 | 第70-71页 |
| 5.2.2 视频输入模块 | 第71-72页 |
| 5.2.3 异常行为检测算法模块 | 第72-73页 |
| 5.2.4 数据库模块 | 第73-74页 |
| 5.2.5 警报模块 | 第74-75页 |
| 5.3 基于人体检测模型的系统客户端 | 第75-76页 |
| 5.3.1 客户端概述 | 第75页 |
| 5.3.2 客户端的解码模块 | 第75-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第77-83页 |
| 6.1 自建行为数据库简介 | 第77-78页 |
| 6.2 系统的检测效果 | 第78-80页 |
| 6.2.1 服务端功能界面展示 | 第78-79页 |
| 6.2.2 客户端功能界面展示 | 第79-80页 |
| 6.3 系统实时性测试与分析 | 第80-81页 |
| 6.4 系统优缺点 | 第81-82页 |
| 6.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第83-85页 |
| 7.1 全文总结 | 第83-84页 |
| 7.2 改进与展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第90页 |
