一种基于视觉计算的翻越护栏、隔离栏行为检测方法

本发明公开了一种基于视觉计算的翻越护栏、隔离栏行为检测方法，采用YOLOv8模型作为行人检测算法，采用DeepLabv3模型作为护栏、隔离栏位置检测算法，采用HRNet模型作为人体关键点检测算法。本发明所提供的基于视觉计算的翻越护栏、隔离栏行为的检测方法在实际城市应用中范围很广，可以应用于道路护栏、隔离栏、湖泊围栏、小区围栏、文体活动护栏、外交警戒及城市约束治理等场景中，降低意外发生与可疑人员进入的可能性，提升了城市运营的效率和城市管理的质量；同时，通过自定义人体姿态的阈值，与传统的行为识别模型相比，减少了算法复杂度，计算量更小，易于实施和推广。