中度暴力检测的人类活动识别方法
计算机视觉与模式识别
2026-05-05 v1
摘要
公共空间的身体暴力是重大的公共健康问题，小事件如推搡常作为更严重升级的前兆。本研究开发了一个用于从监控摄像头录像中实时检测中度身体暴力（具体为推搡）的自动化系统。 proposed solution 集成了最先进的计算机视觉模型，利用 YOLO11 和 YOLO11-Pose 进行人体检测和骨骼关键点提取。通过计算身体倾斜角度和肩部与髋部之间的关节角度，训练了一个随机森林分类器来区分正常行为和攻击性身体接触。该系统通过三个递增难度的案例研究进行评估。在具有正面视角的受控环境中，模型实现了 0.98 的精确率。在最具挑战性的场景中， featuring high-altitude、 steep-angle 的实景监控录像，系统尽管存在显著的透视畸变和视觉噪声，仍保持 0.72 的精确率。这些结果表明，骨骼分析在城市安全语境中用于早期暴力干预是可行的。
引用
@article{arxiv.2605.02659,
title = {Human Activity Recognition Method for Moderate Violence Detection},
author = {Luis Angel Aparicio Borjas and Victor Elias Nieto and Juan Irving Vasquez and Alfonso Fernandez-Vazquez and Gerardo Antonio Alvarez Hernandez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.02659},
year = {2026}
}