文章大纲 简介 数据集准备 一些难点 难点解决方案1:硬件要求过高 难点解决方案2:数据缺失,负样本收集困难,数据不均衡 paddle 解决方案:PaddleDetection PP-human 行为识别 打电话 摔倒 打架 开源解决方案 deepsort 多目标跟踪 slow fast 动作识别 pytorch-video YOLOv8 OpenCV 的内置多目标跟踪 模型训练优化- 剪枝、蒸馏、压缩、量化、推理优化 参考文献与学习路径 简介 前文: 深度学习与视频分析简介 视频分析:基于目标检测(YOLO)实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等 行为检测是视频分析领域的一个主要研究热点,随着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,行为检测技术可以实时捕捉并分析人体关键位置空间信息数据,从而识别人的危险行为,及时预防并阻断事故保障人员生命安全 数据集准备 我们可以从开源数据中挑选一些 参考文章: 使用python 脚本挑出coco 数据集中的某一类数据 一些难点