基于深度学习的人体行为检测系统设计作者：丁红简介：随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域取得了显著成果。人体行为检测作为计算机视觉的重要研究方向，在智能监控、人机交互、医疗健康等领域具有广泛的应用前景。本文设计了一种基于深度学习的人体行为检测系统，该系统利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，从视频序列中提取时空特征，实现对人体行为的准确识别。实验结果表明，该系统在公开数据集上具有较高的检测精度和实时性，能够有效应用于实际场景中。本研究为人体行为检测提供了一种新的解决方案，并对未来研究方向进行了展望。
