基于计算机视觉的行为检测：从原理到工业实践

一、行为检测的定义与核心价值

行为检测（Action Recognition）是计算机视觉领域的关键任务，旨在通过分析视频序列理解人类动作的时空特征。其核心价值体现在时序建模和多尺度分析能力上——系统需要捕捉动作的起始、发展和结束全过程，同时适应不同持续时间（0.1秒至数分钟）的行为特征 。

典型应用场景：

1. 安防监控：自动识别打架、攀爬、异常聚集等危险行为（准确率可达97.2% ）
2. 工业质检：检测生产线上的漏装、漏焊、违规操作等（某家电企业应用案例显示缺陷检出率提升40% ）
3. 医疗监护：识别跌倒、术后异常活动等高风险事件
4. 智能交通：分析驾驶员疲劳、分心等危险驾驶行为

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二、传统方法与深度学习的演进路径

2.1 传统方法（2013-2015）

iDT算法通过密集轨迹跟踪提取时空特征：

• 密集采样：在8个空间尺度上网格化采样特征点
• 轨迹跟踪：基于光流法跟踪15帧内的运动轨迹
• 特征编码：融合HOG（形状）、HOF（运动）、MBH（运动边界）特征
• 局限：依赖手工特征工程，对复杂场景泛化能力差

2.2 深度学习革命