《表2 异常行为识别测试结果》

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《基于图像检测的机场人员异常行为分析技术研究》

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为验证本论文所研究技术在真实场景下的性能，通过Nvidia DGX深度学习服务器，对深度学习模型进行了训练。该服务器搭载Intel至强E5-2600 v4处理器以及4块Nvidia Tesla V100显卡，单块显卡显存为16G。同时，将已训练模型加载至Nvidia Jetson Xavier边缘计算硬件平台，该平台CPU硬件配置为8核ARM64，GPU配置为512CUDA核心。本文分别在室内、室外复杂环境2种应用场景进行测试，每人每组动作做20次，并统计模型对每个动作的识别率，统计结果如表2所示。