黎晓昀，贾 杰

1.江西应用科技学院 人工智能学院，南昌330100

2.南昌航空大学 信息工程学院，南昌330063

在当今社会形势下，人工智能应用已遍布人类生活的各个方面，成为人们生活所依赖的技术。其中，智慧小区就是近年来热点研究和建设的项目与应用。然而简单的门禁管理和人员来访登记已无法满足需求，对小区监控视频的结构化分析正成为智慧小区领域的研究重点。这其中，对小区人员的行为分析，尤其是斗殴行为识别和分析尤为迫切和重要，这既是社区安防的需要，也是视频监控领域亟待解决的问题。

本文提出一种新的基于三维卷积神经网络（Three-Dimensional Convolution Neural Network，3D-CNN）的斗殴行为检测方法，应用于智慧社区视频监控领域。主要贡献如下：

（1）提出了一种斗殴行为关键区域检测算法。通过应用姿态估计算法模块，得到人体目标关节和肢体的单位位移信息，从而确定斗殴行为的起始位置，形成斗殴行为预识别空间。

（2）提出了一种时空采样算法，使得训练视频数据被采样至一个设定的降维空间，同时保留视频数据的时空特征，保证深度学习网络的单次训练任务能学习到整个行为过程的信息。

（3）构建了一个基于三维卷积的神经网络进行时空特征提取和识别。

本文提出的方法在两个公共数据集上取得了较好的性能。

1 研究现状

近年来，行为识别的研究引起了中外学者的广泛关注。随着智慧社区建设的深入和深度学习算法[1-3]的发展，斗殴行为检测在安防领域中被提出了新的更高的要求。……