【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】12. LSTM视频行为识别实战：从工业安全监控到零售分析（附完整代码）

摘要：视频行为识别是计算机视觉的重要研究方向，在安防监控、智慧零售等地方具有广泛应用。本文系统讲解基于LSTM的视频行为识别技术，涵盖时序建模核心原理、算法对比及性能指标；通过两个实战项目——工业安全行为识别系统（检测未戴安全帽等违规行为）和零售顾客行为分析（轨迹提取与动线分类），展示从数据处理到模型部署的完整流程；详解边缘部署优化方案（模型轻量化、TensorRT加速）；分析建筑工地监控、零售热力图等行业案例；提供长尾分布、时序对齐等问题的解决方案；最后探讨伦理隐私保护策略及配套学习资源。全文基于PyTorch实现，代码可直接运行，适合工程师与研究者参考。

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文章目录

• 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】12. LSTM视频行为识别实战：从工业安全监控到零售分析（附完整代码）
• • 关键词
• 一、引言
• • 1.1 技术背景
  • 1.2 本文价值
• 二、理论模块精要
• • 2.1 视频行为识别技术栈
  • • 2.1.1 各环节核心任务
  • 2.2 时序建模算法对比
  • • 2.2.1 算法选择指南
  • 2.3 关键性能指标
• 三、实战模块（PyTorch实现）
• • 3.1 工业安全行为识别系统
  • • 3.1.1 场景描述
    • 3.1.2 数据集准备
    • 3.1.3 LSTM模型构建
    • 3.1.4 模型训练与优化
    • 3.1.5 模型推理与结果可视化
  • 3.2 零售顾客行为分析
  • • 3.2.1 场景描述
    • 3.2.2 轨迹特征提取
    • 3.2.3 基于LSTM的轨迹分类模型
    • 3.2.4 零售热力图生成
• 四、边缘部署优化方案
• • 4.1 模型轻量化策略
  • • 4.1.1 知识蒸馏
    • 4.1.2 量化感知训练
  • 4.2 TensorRT加速部署
  • • 4.2.1 模型导出为ONNX格式
    • 4.2.2 转换为TensorRT引擎
    • 4.2.3 TensorRT推理代码
  • 4.3 边缘设备优化（Jetson Xavier NX）
  • • 4.3.1 设备配置与性能测试
    • 4.3.2 优化前后性能对比
• 五、行业应用案例
• • 5.1 建筑工地安全监控系统
  • • 5.1.1 系统架构
    • 5.1.2 核心功能
  • 5.2 零售顾客行为分析系统
  • • 5.2.1 数据分析流程
    • 5.2.2 业务价值
    • 5.2.3 案例效果
• 六、避坑指南
• • 6.1 长尾分布问题
  • • 6.1.1 问题现象
    • 6.1.2 解决方案：加权采样与数据增强
  • 6.2 时序对齐问题