本文介绍了基于C3D-LSTM的人群异常行为识别算法，结合3D卷积神经网络和LSTM，适用于视频监控等领域。提供了MATLAB仿真源代码，包括模型构建、训练、测试及应用流程。
基于C3D-LSTM的人群异常行为检测算法的MATLAB仿真
人群异常行为检测在视频监控、交通管理、公共安全等领域具有重要的应用价值。本文将介绍一种基于C3D-LSTM的人群异常行为识别算法，并提供相应的MATLAB仿真源代码。
人群异常行为识别算法的核心是C3D-LSTM模型，它结合了3D卷积神经网络（C3D）和长短期记忆（LSTM）网络。C3D-LSTM模型能够有效地提取视频序列中的时空特征，并对人群行为进行建模和分类。
以下是基于MATLAB的C3D-LSTM算法的实现代码：
% 设置参数
numFrames = 16; % 输入C3D网络的帧数
frameSize = [112, 112<
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