一种基于多类局部标签的异常行为识别方法

本发明涉及智能行为识别技术领域，具体公开了一种基于多类局部标签的异常行为识别方法，所述方法包括：S1：通过前端输入与反馈模块接收视频流输入，显示识别结果，提供用户交互界面，通过多标签分类模块同时分类识别多个行为，提高对复杂行为的辨别能力，并且灵活性强，而姿态识别模块提供了特征更为精确的人体姿态数据，提高了行为识别的基础准确性，骨架图的生成让姿态特征更加显著，同时将其与原图进行充分融合强化了动作特征，使得规则判定模块能够综合多标签结果，提高异常行为检测的准确性，同时姿态匹配弥补了局部特征不全的残缺目标的行为识别问题，从而实现对目标个体异常行为的识别，并且保证了识别结果的准确性。