基于STM32单片机物联网毕业设计毕设项目之基于facenet的厂区周边异常行为检测系统的设计与实现

一、项目介绍

随着厂区安全管理需求的日益增长，研发高效精准的异常行为检测系统至关重要。本文聚焦于基于 Facenet 的厂区周边异常行为检测系统的设计与实现，通过整合深度学习算法与嵌入式硬件技术，为厂区安全监控提供创新解决方案。系统以树莓派 4B 作为核心计算平台，该设备搭载 Broadcom BCM2711 四核处理器与 2GB 内存，具备强大的运算能力与低功耗特性；搭配 Raspberry Pi Camera Rev 1.3 摄像头，实现高清视频数据采集。在软件层面，完成 Raspberry Pi OS 操作系统烧录，并成功配置 OpenCV、Python 3 运行环境及 facenet_pytorch、MTCNN 等关键依赖包。算法层面，深入研究 Facenet 模型结构与三元组损失函数原理，针对厂区光线变化频繁、人员遮挡等复杂环境，对网络结构进行优化，增强其在复杂场景下的人脸特征提取能力；同时，结合 MTCNN 实现高精度人脸检测，为异常行为分析奠定基础。在异常行为检测算法设计中，利用卷积神经网络与循环神经网络构建行为分析模型，从视频序列中提取时空特征，有效识别非法入侵、人员长时间徘徊、异常奔跑等常见异常行为。系统实现涵盖数据集设计、数据采集、处理、异常行为检测及结果输出等模块。通过采集不同场景下的厂区监控视频构建数据集，并科学划分为训练集、验证集与测试集；数据采集模块基于 picamera 库实现摄像头实时视频捕捉；数据处理模块完成视频解码、图像增强与人脸检测；异常行为检测模块依据优化后的算法进行行为判断；结果输出模块实现可视化展示与多方式预警。经测试，系统在厂区常见场景下对异常行为的检测准确率达到97%，在保障厂区安全方面具有较高的实用价值。研究表明，该系统有效提升了厂区周边异常行为检测的自动化与智能化水平，但在极端环境适应性、复杂行为识别能力等方面仍存在优化空间。未来将进一步探索模型轻量化、多模态数据融合等技术，以提升系统性能与应用范围。