针对监控视频中人体异常行为的复杂多样难检测问题，提出了基于YOLO网络模型的异常行为检测方法。根据对监控场景的异常行为定义需求，将标定的异常行为通过YOLO网络模型进行训练，不进行人体目标的提取而将其放到神经网络中，直接实现端到端的异常行为分类，从而实现对具体应用场景的异常行为检测。实验结果表明，该方法召回率接近100%并且平均精确率达到96%以上，同时通过GPU加速对于视频流的检测速度可以达到30FPS左右，实现对监控视频异常行为的实时检测。

关于行为检测的算法有很多,但针对教室场景下的学生行为检测算法却略显缺乏。为了使学生行为检测算法具有较好的准确率和实时性,在MTCNN的基础上改进了网络结构,并提出了一种新的激活函数和损失函数以检测学生图像和关键点。同时,提出了通过图像分类网络和关键点分类网络对学生行为进行联合分类的策略。实验结果表明,所提出的改进措施均有效提升了学生行为检测的准确率,最终模型的检测准确率为78.6%。在嵌入式开发板Jetson TX2上,所提算法的实时检测准确率和速度优于YOLOv3和SSD等算法。

近年来，网络技术高速发展使得网络成为人们日常生活中不能缺少的。然而，固然网 络给用户带来了方便，然则针对网络的攻击也越来越多。虽然很多组织机构和政府企业已 建立起相对安全的保护机制，但是攻击手段也越来越呈现多样化，而且后果也越来越严重。 在这样的背景下，针对网络异常行为的检测研究也渐渐发展起来。本文在研究学习了目前 比较成熟的若干网络异常行为检测技术后，发现目前网络异常行为检测的技术还有些方面 考虑比较片面，检测的焦点集中于用户行为，没有全面地分析所有网络行为模式。而且， 用户易受周围环境的影响，行为具有不稳定性，会对检测结果产生干扰。 本

在享受着网络技术带来的便利的同时，潜在的威胁在暗处窥探着我们的隐私和安全，例如一种新的网络攻击方式——高级持续型渗透攻击因为其特殊型和高危型逐步受到网络安全从业者的关注。高级持续型渗透攻击由于其颠覆传统病毒的特性，传统的检测方式难以方便的检测其存在和运行，而现有的检测方式有往往伴随着计算资源和时间资源的消耗。因此，基于动态监测APT病毒的目的，笔者采用了行为分析的检测方法，结合MAPREDUCE编程方式和支持向量机算法，得出了一种新的APT检测模型并测算出了分析权重数据。

：随着工业网络和互联网的不断融合，工业控制信息系统面临着传统网络攻击的威胁。文中阐述了当前工业控制 系统的安全现状和工业入侵检测系统的发展，对各种入侵检测技术特点进行了分析对比，提出了一种基于流量特征的入侵检 测技术。基于工控系统的周期性特点，通过数据包预处理、设置上线和下线阈值等步骤，检测出异常数据，并提出了多设备间 的检测方法，提高了检测准确性和效率。

MATLAB人体异常行为检测。可以识别诸如摔倒，慢跑，行走，站立，伸展运动等行为。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB人体异常行为姿势识别。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

MATLAB人体异常行为监控（论文，GUI），目前的监控，都是被动式监控，也就是只能看，监控是不能反馈信息给人的，该设计可以从监控里面得到既定信息，比如任务摔倒，站立，行走等。带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

识别人体行为。如行走，端坐，卧躺等。matlab实现。