目录

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

3.部分核心程序

4.算法理论概述

1. 原理

1.1 深度学习与卷积神经网络（CNN）

1.2 GoogLeNet

2. 实现过程

2.1 数据预处理

2.2 构建网络模型

2.3 数据输入与训练

2.4 模型评估与调优

3. 应用领域

3.1 视频监控

3.2 运动分析

3.3 智能驾驶

3.4 健康监测

5.算法完整程序工程

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1.算法运行效果图预览

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

3.部分核心程序

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% 获取特征学习层和分类器层的名称
Feature_Learner   = net.Layers(142).Name;
Output_Classifier = net.Layers(144).Name;
% 计算数据集的类别数目
Number_of_Classes = numel(categories(Training_Dataset.Labels));
% 创建新的全连接特征学习层
New_Feature_Learner = fullyConnectedLayer(Number_of_Classes, ...
    'Name', 'Coal Feature Learner', ...
    'WeightLearnRateFactor', 10, ...
    'BiasLearnRateFactor', 10);
% 创建新的分类器层
New_Classifier_Layer = classificationLayer('Name', 'Coal Classifier');
% 设置训练选项
maxEpochs = 20;
Minibatch_Size = 8;
Validation_Frequency = floor(numel(Resized_Training_Dataset.Files)/Minibatch_Size);
Training_Options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MiniBatchSize', Minibatch_Size, ...
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'InitialLearnRate', 1e-3, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', Resized_Validation_Dataset, ...
    'ValidationFrequency', Validation_Frequency, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 使用训练选项训练网络
net = trainNetwork(Resized_Training_Dataset, New_Network, Training_Options);
% 保存训练后的网络
save gnet.mat   
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4.算法理论概述

        VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classification Task (分类任务)第二名。Classification Task (分类任务)的第一名则是GoogleNet 。GoogleNet是Google研发的深度网络结构，之所以叫“GoogLeNet”，是为了向“LeNet”致敬.人员行为动作识别是计算机视觉和深度学习领域的重要应用之一。近年来，深度学习网络在人员行为动作识别中取得了显著的成果。

1. 原理

1.1 深度学习与卷积神经网络（CNN）

       深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接，实现对数据的学习和特征提取。卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要结构，特别适用于图像识别任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来逐层提取和学习图像的特征。

1.2 GoogLeNet

       GoogLeNet 是一个深度卷积神经网络，由 Google 在 2014 年提出。它通过引入 Inception 模块来解决深层网络中参数过多和计算量大的问题。Inception 模块使用不同大小的卷积核和池化操作并行提取特征，然后将它们拼接在一起，从而获得更丰富的特征表示。

GoogLenet网络亮点

1.引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息)
2.使用1x1的卷积核进行降维以及映射处理
3.添加两个辅助分类器帮助训练
4.丢弃全连接层，使用平均池化层(大大减少模型参数)

Inception结构

2. 实现过程

2.1 数据预处理

      在人员行为动作识别任务中，首先需要准备标注好的数据集，包含不同行为动作的图像或视频帧。然后，将图像进行预处理，包括图像尺寸调整、归一化等操作，以便输入到深度学习网络中。

2.2 构建网络模型

       GoogLeNet 模型可以通过深度学习框架如 TensorFlow 或 PyTorch 构建。模型的基本结构包括卷积层、池化层、Inception 模块和全连接层。可以根据具体任务进行网络的修改和定制。

2.3 数据输入与训练

       将预处理后的图像作为输入，通过前向传播得到网络的输出。然后，通过与标签进行比较，计算损失函数并进行反向传播，更新网络的权重参数。通过多次迭代训练，使得网络逐渐学习到特征并提高识别能力。

2.4 模型评估与调优

        在训练过程中，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通过验证集监控模型的性能，并根据验证集的表现进行模型的调优。在测试集上进行评估，得到模型在未见过数据上的识别准确率。

3. 应用领域

3.1 视频监控

       基于 GoogLeNet 深度学习网络的人员行为动作识别可以应用于视频监控领域。通过监控摄像头捕捉到的视频流，实时识别出人员的行为动作，如走路、跑步、举手等，从而实现对安全和事件的监控。

3.2 运动分析

       在体育领域，可以利用人员行为动作识别技术分析运动员的动作。通过监测运动员的姿态和动作，可以对其训练效果进行评估，提供有针对性的训练建议。

3.3 智能驾驶

        在自动驾驶领域，人员行为动作识别可以应用于车内环境监测。识别乘客的动作，如打电话、看手机等，有助于车辆智能系统做出更准确的决策。

3.4 健康监测

       通过人员行为动作识别技术，可以监测老人、婴儿等特定人群的日常行为，提供健康和安全方面的监护。

       综上所述，基于 GoogLeNet 深度学习网络的人员行为动作识别在多个领域都有广泛的应用前景。通过深度学习网络的特征学习和提取，可以实现对人员行为动作的自动识别和分析。随着技术的不断发展，这种应用将进一步拓展，为人们的生活和工作带来更多的便利和智能化。

5.算法完整程序工程

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