基于深度学习的群体行为识别:综述与展望
朱晓林1
王冬丽2
欧阳万里3
李抱朴4
周彦2
刘金富2
1.湘潭大学数学与计算科学学院,湖南湘潭 4111052.湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南湘潭 4111053.悉尼大学电气与信息工程学院,悉尼澳大利亚20064.百度美国研究院,森尼韦尔美国94086
摘要：群体行为识别是计算机视觉领域中备受关注的研究方向,在智能监控系统和体育运动分析等领域中具有广泛的应用推广价值.本文对过去七年来基于深度学习的群体行为识别方法进行了全面综述,有助于更好推动群体行为识别的发展.首先,介绍群体行为的定义、通用识别流程以及主要的挑战;其次,从群体行为识别的建模方法和内在机理进行划分,并进一步细分类、讨论和分析这些方法的优缺点;然后,给出群体行为识别的常用数据集,列举了相关的开源代码库和评估指标;最后,对该领域未来的研究方向进行了展望.
关键词：群体行为识别深度学习层级时序建模交互关系推理Transformer
论文发表日期：2024-12-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：17( 2207-2223 )
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