低成本步态识别与可疑行为检测方法

本发明涉及一种低成本步态识别与可疑行为检测方法，属于图像处理领域。该方法利用现有的监控摄像头和深度学习算法实现对行人行为的自动识别和告警。具体步骤包括：利用摄像头实时捕捉监控区域内的行人目标，对目标进行动态跟踪，并将锚框中的行人图像连续截取并保存；对保存的图像进行边缘检测处理，提取图像的主要轮廓信息；选取相邻的连续N幅图像进行堆叠，形成三维张量；将堆叠后的图像输入到预训练的基于卷积神经网络的分类系统中，分析图像序列中的行为特征，并判断目标行为是否符合可疑行为标准，并进一步确定具体的行为类别。本发明具有成本低、精度高、实时性强等优点。