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申请/专利权人：湖南工程学院

摘要：本发明公开了一种地铁行人异常行为检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于改进的YOLOv8模型对地铁行人图像进行异常行为检测，改进的YOLOv8模型包括加入了可变形卷积模块的预设主干网络，引入了注意力机制和BiFPN网络结构的预设颈部网络。对于地铁场景下行人异常行为特征模糊的问题，加入可变形卷积模块提高骨干网络的特征提取能力；针对地铁中复杂场景对目标检测干扰较大的问题，加入ShuffleAttention注意力机制增强模糊目标和被遮挡目标的可见特征；针对地铁场景下小目标难以被检测的问题，使用BiFPN网络结构提高对小目标的检测效果，从而能够更加精确的检测到地铁中行人的异常行为。

主权项：1.一种地铁行人异常行为检测方法，其特征在于，所述地铁行人异常行为检测方法包括：对获取到的原始地铁行人图像进行预处理，获得处理后的地铁行人图像；基于改进的YOLOv8模型对所述处理后的地铁行人图像进行地铁行人异常行为检测，获得行为检测结果，所述改进的YOLOv8模型包括预设主干网络和预设颈部网络，所述预设主干网络包括可变形卷积模块，所述预设颈部网络包括ShuffleAttention注意力机制、BiFPN网络结构和C2f_DCN模块；所述改进的YOLOv8模型还包括输入模块、检测头模块和输出模块，所述输入模块与所述预设主干网络连接，所述预设主干网络与所述预设颈部网络连接，所述预设颈部网络与所述检测头模块连接，所述检测头模块与所述输出模块连接；根据所述行为检测结果确定地铁行人的异常行为；所述基于改进的YOLOv8模型对所述处理后的地铁行人图像进行地铁行人异常行为检测，获得行为检测结果，包括：将所述处理后的地铁行人图像发送至所述输入模块进行预处理，获得待测图像；通过所述预设主干网络对所述待测图像进行特征提取，获得初始特征图；通过所述预设颈部网络中的所述BiFPN网络结构对所述初始特征图进行快速归一化融合，获得初步融合特征；通过所述预设颈部网络中的所述ShuffleAttention注意力机制在空间注意力维度和通道注意力维度对所述初步融合特征进行融合，获得注意力融合特征；通过所述预设颈部网络中的所述C2f_DCN模块对所述注意力融合特征进行多层次特征融合，获得待测特征图；通过所述检测头模块对所述待测特征图进行地铁行人异常行为检测，获得预测信息；通过所述输出模块对所述预测信息进行转化，获得行为检测结果。

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