2025年粮食仓储行业应用分析：视频异常行为检测技术进展

  2025年，随着粮食仓储行业的智能化升级和信息化监管项目的推进，视频监控技术在粮食仓储管理中的应用逐渐深入。利用视频监控技术进行异常行为检测已成为一种有效的管理手段，能够实时监测粮仓内的各项作业活动，并通过机器学习和深度学习算法分析监控画面，识别出异常行为和潜在的安全风险。本文总结了基于视频的粮仓作业异常行为检测的数据集建立与预处理方法，阐述了机器学习和深度学习技术在该领域的应用进展，并对未来研究方向进行了展望。

  一、粮食仓储中视频异常行为检测的数据集获取与预处理

  《2025-2030年全球及中国智能粮食仓储行业市场现状调研及发展前景分析报告》食仓储行业中，视频异常行为检测技术的应用面临着数据集不完善、模型准确性不足等问题。为了提高检测的准确性和鲁棒性，数据集的获取与预处理显得尤为重要。

  (一)数据集获取

  数据集的获取是视频异常行为检测的基础。目前，开源数据集资源相对匮乏，许多研究者需要针对特定场景或行为进行数据的获取与预处理。例如，安全帽佩戴异常检测中常用的公开数据集有 Hard Hat worker image dataset 和 Safety Helmet Wearing Dataset。然而，这些开源数据集有限，许多研究人员选择自行构建数据集。通过从监控视频中截图或实地拍摄收集图像，并用工具进行标注，可以增加数据集的适用性，使其在训练模型时能够更好地泛化到真实场景的任务中。

  (二)数据预处理

  粮食仓储行业应用分析显示数据预处理是提高数据质量的关键步骤。通过数据的预处理，如归一化、灰度值范围统一和尺寸标准化等，可以显著提高模型的准确性和泛化能力。例如，随机裁剪、Cut Mix、噪声模拟环境、高斯滤波去噪等方法可以提高模型的泛化能力，但可能丢失重要信息。而灰度值和尺寸标准化可以提高模型的准确性和稳定性，但可能造成细节损失。因此，未来的研究应着重解决粮仓作业场景数据的收集与标注问题，以及技术在不同环境中的适配性。

  二、粮食仓储中基于机器学习的视频异常行为检测

  机器学习算法在视频异常行为检测领域已经取得了显著进展。通过利用机器学习算法，研究人员能够设计出高效的系统来识别各种异常行为，如作业人员未规范佩戴安全帽、吸烟、跌倒等。

  (一)监督学习

  监督学习技术在智能监控和异常行为识别领域应用日益成熟。例如，采用基于傅里叶描述子与支持向量机(SVM)的方法，可以显著提高烟雾检测的准确性和鲁棒性。此外，时空统一网络结合了 U 形卷积自编码网络的空间信息表示能力和卷积长短期记忆网络的时间运动数据建模能力，有效提高了视频异常检测的准确性和效率。

  (二)无监督学习

  无监督学习方法在异常行为检测领域也展现出巨大潜力。例如，基于移动对象最小包围矩形交叉区域的多目标跟踪算法能够有效判断并排除多目标间的交叉和干扰，从而提高跟踪算法的准确性。此外，基于高斯混合全卷积变分自编码器进行视频异常行为检测，通过结合空间流和时间流的信息，达到高效、准确的异常行为检测。

  三、粮食仓储中基于深度学习的视频异常行为检测

  深度学习技术在视频异常行为检测中表现出色，尤其是在低光照环境下对异常行为的精确识别方面。目前，深度学习主要分为二阶段和一阶段两种主要算法。

  (一)基于改进 Faster R-CNN 的视频异常行为检测

  Faster R-CNN 是一个综合了特征提取、候选区域生成、分类和边框回归的完整目标检测系统。近年来，许多研究者专注于改进 Faster R-CNN 算法，主要通过增强特征提取网络、修改 Anchors 的数量、添加特征融合金字塔等方式。例如，结合人脸检测以缩小烟支检测范围，有效解决了经典卷积神经网络在速度、误检率和硬件占用率上的不足。

  (二)基于改进 YOLO 的视频异常行为检测

  YOLO 系列算法在速度和实时性能方面具有明显优势。例如，YOLOv3 引入焦点损失(Focal Loss)使模型更加专注于困难正样本的训练，提高了检测精度。YOLOv4 在处理复杂背景、小目标以及低光照环境等问题时表现出色。YOLOv5 在准确性和速度上具有卓越表现，但需要进一步优化以提高鲁棒性、适应性和实时性，特别是在处理遮挡和小目标检测方面。

  四、总结与展望

  2025年，视频异常行为检测技术在粮食仓储行业的应用取得了显著进展。这些技术不仅加强了作业人员行为的监管，还有助于实时预防潜在的安全隐患，为粮食仓储企业安全生产提供技术支撑。然而，由于粮仓环境的特殊性，如光线不足、粉尘干扰等，应用推广过程中仍存在一些问题。未来的研究可以从以下几个方面加以改进：

  数据集获取与标注：通过实地考察、监控视频录制和模拟行为等方式获取更真实的粮仓环境的异常行为数据集。

  技术优化：解决粮仓环境中光线不足、处理遮挡多目标跟踪困难以及远距离目标识别不精确等问题。

  技术融合：结合物联网(IoT)技术和边缘计算提升实时数据处理能力，从而更有效地支撑粮仓环境下安全作业行为的监控和管理。

  算法改进：利用深度学习方法在特征提取和时序数据分析的优势，加强算法模型的优化改进，从而更准确地识别和分类复杂的粮仓作业活动。

  通过这些改进，视频异常行为检测技术将在粮食仓储行业中发挥更大的作用，为粮食仓储行业的安全生产提供更有力的技术支持。

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