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[未解决] 求助,视频行为识别的

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  • TA的每日心情
    奋斗
    6 天前
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    [LV.4]偶尔看看III

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    初学乍练

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    发表于 2025-8-6 17:09:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
    500Z币
    有没有会本地部署,并调整飞桨的pp-human的打架斗殴的行为识别。对电脑指定位置的视频进行检测是否有打架斗殴行为,如果有则在视频中用红色方框标出,并截图保存到指定位置。
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  • TA的每日心情
    无聊
    2025-8-15 09:01
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    [LV.6]常住居民II

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    技冠群雄

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    发表于 2025-8-6 17:09:31 | 显示全部楼层
    以下是基于PP-Human实现本地部署、打架斗殴行为识别及自定义视频检测的完整方案,结合飞桨官方文档和社区实践整理而成:
    一、本地部署与配置步骤
    环境准备
    安装Python 3.7+、CUDA 11.2(GPU版需匹配驱动)、cuDNN 8.1
    创建虚拟环境并安装依赖:
    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection  
    cd PaddleDetection
    pip install -r requirements.txt
    pip install paddlepaddle-gpu==2.5.0 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple   # GPU版本
    2.下载预训练模型
    打架识别模型下载(PP-Human v2):
    wget https://bj.bcebos.com/v1/paddled ... PPHG_Fight_attr.tar  
    tar -xvf PPHG_Fight_attr.tar  -C deploy/pipeline/models/
    模型配置文件路径:deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml 23
    3.修改配置文件
    编辑deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml ,启用打架检测:
    ACTION:
      model_dir: output_inference/PPHG_Fight_attr/
      enable: True       # 开启打架行为识别
    二、自定义视频检测与报警输出
    1.命令行启动检测
    python deploy/pipeline/pipeline.py  --config
    deploy/pipeline/config/infer_cfg_pphuman.yml  \
                                      --video_file=/path/to/your/video.mp4  \
                                      --device=gpu \
                                      --output_dir=output_results \
                                      --draw_center_traj=False \
                                      --do_action=True
    --video_file: 指定本地视频路径
    --output_dir: 报警截图和结果视频保存目录 4
    2.关键代码定制(报警截图)
    修改deploy/pipeline/pipeline.py ,添加打架行为触发时的截图逻辑:

    # 在 ActionRecognizer 处理逻辑中添加
    if actions.get('fight',  0) > 0.8:  # 打架置信度阈值
        timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        cv2.imwrite(f"alert_screenshots/fight_alert_{timestamp}.jpg",  frame)  # 保存当前帧截图
        cv2.rectangle(frame,  (bbox[0](), bbox[1]()[2](), bbox[3]()[0]()[0]()[255]()[2]()[1]()[4]()  
    - 调用Webhook API:推送JSON报警信息至服务器

    3.多摄像头支持
    python pipeline.py  --rtsp rtsp://cam1_stream rtsp://cam2_stream  # 支持多路RTSP流输入
    4.性能优化建议
    GPU部署:添加--trt_fp16启用TensorRT加速 5
    分辨率调整:在配置文件中设置target_size: [640,480]降低计算负载
    四、注意事项
    硬件要求
    设备类型        最低配置        推荐配置
    GPU               GTX 1060        RTX 3080
    CPU            i5-8代        Xeon 8核
    内存                 8GB                32GB
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  • TA的每日心情
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     楼主| 发表于 2025-8-9 09:20:34 | 显示全部楼层
    已经完成了,不用回复了,谢谢
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  • TA的每日心情
    擦汗
    昨天 10:23
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    [LV.10]以坛为家III

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    深不可测

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    发表于 2025-8-12 12:26:01 | 显示全部楼层
    路过,不知道楼主用的什么方案。csdn上倒是看到了一些相关的
    /qq_41807261/article/details/127968420
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