边云协同计算下基于ST-GCN的监控视频行为识别机制

摘要：

智慧城市的迅速发展为人们的日常生活带来了极大的便捷,其中视频监控系统越来越智能化是信息技术逐渐成熟的必然结果.人体行为识别是智能安防监控领域的重要任务之一,但大量的边缘监控设备产生了井喷式图像视频数据,传统单一的云计算模式已无法全面有效地应对海量数据的计算与处理.提出一种大数据驱动下采用边云协同计算的人体行为识别机制,将以往中心化的计算扩展为边缘、云端协同处理.首先,在边缘节点N0对视频进行相似帧去除的预处理并对提取的骨架序列进行多层次表示,然后云端对时空图卷积神经网络(Spatial Temporal Graph ConvNet,ST-GCN)模型进行训练并将其部署至边缘节点N1～Nm,边缘节点使用训练好的模型完成行为识别任务并将结果上传至云端进行融合得出最终行为类别.实验结果证明,所提方案能有效减少以往中心化计算的网络传输量及云端存储压力问题,且边云协同的优势使得模型识别的准确率稳定提升了 2.2％以上.

关键词：边云协同、行为识别、时空图卷积、骨架序列、相似帧去除

所属期刊栏目：58

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖南省自然科学基金;湖南省教育厅科学研究重点项目;湖南省社会科学基金重点项目;湖南省社会科学成果评审委员会课题重点项目

在线出版日期：2022-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：163-174