1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
2.算法涉及理论知识概要
基于GoogLeNet深度学习网络的人员行为视频检测系统是一个高度复杂的计算机视觉应用，它利用深度神经网络的强大功能来识别和分类视频中的人员行为。GoogLeNet，也称为Inception网络，是由Google的研究团队提出的一种高效的卷积神经网络架构，因其创新的Inception模块而闻名，这一模块通过组合不同大小的卷积核来减少模型的参数数量，同时保持强大的特征提取能力。
基于GoogLeNet的人员行为视频检测系统通过深度学习方法，实现了对复杂行为模式的自动识别，是智能监控、公共安全、人机交互等领域的重要技术突破。尽管面临数据处理量大、计算资源要求高和行为多样性等挑战，但随着算法的不断优化和计算硬件的进步，这些系统的性能正在不断提升，其应用范围也在不断扩大。
3.MATLAB核心程序
cnt = 0;
flag=[];
while hasFrame(v)%开始帧循环
set(handles.edit2,'string','识别中.....');
cnt = cnt+1;
axes(handles.axes1);
im = readFrame(v);
[rr,cc,kk] = size(im);
II(:,:,1) = imresize(im(:,:,1),[224,224]);
II(:,:,2) = imresize(im(:,:,2),[224,224]);
II(:,:,3) = imresize(im(:,:,3),[224,224]);
if mod(cnt,10)==1
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, II);
[Vs,Is] = max(Probability);
Is
flag=[flag,Is];
imshow(II)
else
imshow(II)
end
% set(handles.edit2,'string',Predicted_Label);
pause(0.05);
end
xx = mode(flag)
if xx==1
set(handles.edit2,'string','乐队');
end
if xx==2
set(handles.edit2,'string','乒乓球');
end
if xx==3
set(handles.edit2,'string','刷牙');
end
if xx==4
set(handles.edit2,'string','婴儿爬行');
end
if xx==5
set(handles.edit2,'string','打鼓');
end
if xx==6
set(handles.edit2,'string','拳击');
end
if xx==7
set(handles.edit2,'string','标枪投掷');
end
if xx==8
set(handles.edit2,'string','涂抹眼妆');
end
if xx==9
set(handles.edit2,'string','篮球');
end
0Y_029m
