Python打架行为识别技术实现

要实现Python中的打架行为识别，可以使用深度学习技术结合视频分析。以下是分步指南及代码示例：

一、技术路线

1. 行为识别模型：使用3D CNN或Two-Stream网络处理时空特征
2. 姿态估计辅助：结合OpenPose检测剧烈肢体动作
3. 光流分析：捕捉快速运动特征

二、代码实现（使用PyTorch + OpenCV）

python

import cv2

import torch

import numpy as np

from torchvision import transforms

from models import i3d # 需要自定义或使用预训练模型

# 1. 加载预训练模型

model = i3d.InceptionI3d(400, in_channels=3)

model.load_state_dict(torch.load('i3d_pretrained.pth'))

model.eval()

# 2. 视频预处理

def preprocess_frame(frame):

transform = transforms.Compose([

transforms.ToPILImage(),

transforms.Resize((224, 224)),

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])

])

return transform(frame)

# 3. 滑动窗口检测

def detect_fight(video_path, window_size=16):

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

frames = []

predictions = []

while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

# 预处理并收集帧

processed = preprocess_frame(frame)

frames.append(processed)

# 达到窗口大小时进行预测

if len(frames) == window_size:

clip = torch.stack(frames).permute(1, 0, 2, 3)

with torch.no_grad():

outputs = model(clip)

prob = torch.nn.functional.softmax(outputs, dim=1)

predictions.append(prob[0][1].item()) # 假设索引1是打架类别

frames = [] # 重置窗口

cap.release()

return predictions

# 4. 后处理（示例：简单阈值法）

def post_process(predictions, threshold=0.7):

return [1 if p > threshold else 0 for p in predictions]

# 使用示例

predictions = detect_fight("test_video.mp4")

results = post_process(predictions)

print("检测到打架的窗口:", [i for i, x in enumerate(results) if x == 1])

三、关键改进点

1. 多模态融合：

python

# 结合RGB和光流特征

rgb_stream = model_rgb(clip_rgb)

flow_stream = model_flow(clip_flow)

combined = 0.6 * rgb_stream + 0.4 * flow_stream

2. 实时优化：
3. 使用MobileNetV3+3D轻量级结构
4. 多线程处理：分离视频捕获和模型推理线程
5. 姿态分析增强：

python

import openpose # 需要OpenPose库

op = openpose.OpenPose()

def analyze_pose(frame):

poses = op.detect(frame)

violence_score = 0

for pose in poses:

# 计算肢体速度/角度异常

speed = calculate_limb_speed(pose)

if speed > THRESHOLD:

violence_score += 1

return violence_score

四、训练建议

1. 数据集：
2. 正样本：RWF-2000、Surveillance Fight Dataset
3. 负样本：HMDB51中的日常活动
4. 数据增强：

python

train_transform = transforms.Compose([

RandomTemporalShift(max_shift=8),

RandomSpatialCrop(),

ColorJitterHLS()

])

3. 损失函数：

python

class FocalLoss(nn.Module):

def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2):

super().__init__()

self.alpha = alpha

self.gamma = gamma

def forward(self, inputs, targets):

BCE_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduction='none')

pt = torch.exp(-BCE_loss)

loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss

return loss.mean()

五、部署优化

1. 模型压缩：

python

# 使用知识蒸馏

teacher_model = load_pretrained_i3d()

student_model = MobileNet3D()

distill_loss = KLDivLoss()

2. TensorRT加速：

bash

trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine --fp16

六、评估指标

推荐使用：

• 时序AP（Average Precision）
• 误报率（False Alarm/Hour）
• 检测延迟

完整实现需要：

1. 准备标注数据集
2. 调整模型参数
3. 进行多场景测试

建议从预训练模型开始微调，逐步加入领域特定数据。实际部署时需考虑光照变化、遮挡等现实因素。