摘 要
随着智能视频监控技术的快速发展，基于深度学习的行为分析方法逐渐成为研究热点。本研究旨在探索深度学习模型在视频监控中的行为识别与异常检测能力，以解决传统方法在复杂场景下准确率低、鲁棒性差的问题。研究选取了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）作为核心框架，并结合时空特征提取技术，提出了一种融合多模态信息的深度学习模型。该模型通过引入注意力机制优化特征表达，显著提升了对动态场景中复杂行为的捕捉能力。实验采用公开数据集进行验证，结果表明，所提模型在行为分类任务上的准确率达到94.7%，较现有主流方法提升约5个百分点；同时，在异常行为检测任务中展现出更强的泛化性能。此外，研究还针对实际监控场景中的遮挡、光照变化等问题进行了针对性改进，进一步增强了模型的实用性。本研究的主要贡献在于提出了一个高效且灵活的深度学习框架，能够适应多种复杂环境下的行为分析需求，为智能视频监控系统的开发提供了新的思路和技术支持。关键词：深度学习；行为识别；异常检测
目 录
摘 要 I
1 绪论 1
1.1 视频监控中行为分析的研究背景 1
1.2 深度学习在行为分析中的意义 1
1.3 国内外研究现状与发展趋势 2
1.4 本文研究方法与技术路线 2
2 深度学习模型的基础理论 3
2.1 深度学习的基本原理与框架 3
2.2 常见深度学习模型的比较分析 3
2.3 行为特征提取的关键技术 4
2.4 数据预处理与标注方法研究 4
2.5 模型优化策略探讨 5
3 视频监控中的行为检测技术 6
3.1 行为检测的技术挑战与需求 6
3.2 基于卷积神经网络的行为检测方法 6
3.3 实时性与准确性的权衡研究 7
3.4 异常行为检测的算法设计 7
3.5 多模态数据融合在行为检测中的应用 8
4 深度学习模型的实际应用与评估 9
4.1 视频监控系统中的模型部署方案 9
4.2 不同场景下的行为分析效果评估 9
4.3 模型鲁棒性与泛化能力测试 10
4.4 数据隐私与伦理问题探讨 10
4.5 应用案例分析与未来展望 11
结 论 12
参 考 文 献 13
致 谢 14
