简介：摘 要：人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点，近年来得到学术界的广泛重视，随着人工智能技术的快速发展，逐渐进入人们生活的方方面面。文章对基于深度学习的视频异常行为检测的应用场景、研究现状、技术基础、检测方式来进行了综述，并对深度学习中一些需要进一步研究的问题进行了初步的讨论。
简介：摘要： 疲劳驾驶引发的交通事故案件严重影响人们的生命财产安全，为了避免此类事故发生，本文提出了一种检测疲劳驾驶的方法，通过定位人脸感兴趣区域 采取与心率有关的信号，结合快速独立分量分析法（ FASTICA ）、相关性分析和小波变换提取 R波，然后对心率信号进行心率变异分析，得出判断疲劳的指标，从而判断司机是否处于疲劳状态。采取非接触性方法从根本上解决疲劳驾驶引发的安全问题。
基于深度学习的异常行为检测综述
基于心率变异检测疲劳驾驶的研究
