基于MoviNet检测视频中危险暴力行为
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《------往期经典推荐------》
项目名称
1.【Faster & Mask R-CNN模型实现啤酒瓶瑕疵检测】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介
项目的目标是基于MoviNet深度学习模型检测视频中可能存在的危险和暴力行为，以提升安全监控和应对突发事件的能力。随着社会安全需求的提升，实时、准确地识别视频中的异常行为对公共安全、智能监控系统和安全设施管理等应用场景具有重要意义。MoviNet是一种针对视频处理优化的轻量级神经网络架构，具备移动端设备上高效执行的能力。相比传统的视频处理方法，
原文地址：https://blog.csdn.net/2401_87275147/article/details/143406244
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