一、技术背景与问题提出
在复杂场景视觉监控任务中，针对遮挡严重、动作幅度小、时序关联性强的细粒度异常行为，传统基于帧差、背景建模或单帧目标检测的方法，普遍存在识别精度低、误报率高、无法建模行为逻辑等问题。尤其对 “手持目标 — 遮挡 — 藏匿” 这类连续动作，依赖人工规则难以实现稳定、鲁棒的实时检测。
本文围绕人体姿态估计 + 物品轨迹追踪 + 行为时序建模的联合架构，介绍一套可端到端落地的细粒度异常行为检测方案。
二、整体技术架构
系统采用多分支特征融合 + 时序行为解析的 pipeline，整体流程：
视频流解码与帧预处理
人体关键点检测与姿态表征
商品 / 物品目标检测与持续轨迹追踪
手部 — 物体交互关系建模
行为时序片段分类与异常判定
实时预警与事件回溯
三、核心技术实现细节
- 高精度人体姿态估计
采用轻量化姿态估计模型，对视频帧中人体进行2D 骨骼关键点实时推理：
输出头部、躯干、手臂、手腕、腰部、腿部等关键节点坐标
支持多人并行姿态解析，兼容遮挡、侧身、弯腰、低头等非正对姿态
通过帧间姿态平滑滤波，降低关键点抖动，提升连续动作稳定性 - 物品检测与轨迹持续追踪
基于轻量化目标检测网络，完成前景物品的实时定位与类别识别
采用多目标追踪（MOT） 算法，为每一物品分配唯一 ID，构建空间 — 时间轨迹
记录：物品出现位置、消失位置、移动路径、与人体的相对距离 - 手部 — 物品交互关系建模
通过几何约束与空间关系判断，建立行为基础单元：
判断手部是否接近 / 接触物品
判断物品是否离开原有区域
判断物品是否进入人体遮挡区域（腰部、腹部、衣内、背包、口袋等） - 细粒度行为序列解析
将行为抽象为时序动作片段，通过时序模型完成分类：
输入：连续 N 帧姿态特征 + 物品轨迹特征 + 空间交互特征
模型学习：拿取 → 移动 → 遮挡 → 藏匿/放入 等典型序列模式
输出：正常行为 / 异常行为置信度
判定逻辑示例（可配置阈值）：
物品从固定区域消失
手部与物品存在接触
物品移动终点落入躯干 / 包裹等高遮挡区域
过程中存在明显肢体遮挡动作
满足多项条件时，标记为高风险异常行为。 - 工程优化与鲁棒性增强
支持复杂光照：逆光、强光、弱光、明暗跳变场景
支持人流密集：多人重叠、频繁遮挡下的姿态与追踪鲁棒性优化
模型量化与加速：INT8 量化、TensorRT 部署，实现毫秒级推理
误报抑制：结合场景先验、轨迹连续性、行为持续时间等多重过滤
四、技术效果与指标
对短时序、高遮挡、弱动作类异常行为，实现实时检测与提前预警
在复杂真实场景下，保持高召回率与低误报率
可直接基于普通网络摄像头输入运行，无需专用硬件改造
支持多路视频并行分析，满足大规模部署的性能需求
