校园围栏场景下的异常行为检测系统

针对校园封闭管理下的学生翻越围栏、偷取外卖等现象，提出一种基于YOLOv5的校园围栏场景下行人异常行为检测系统。该系统首先对监控视频中提取的图像进行网络训练，模型训练完成后以此来检测视频中的翻越、攀爬栅栏围墙等异常行为。当检测到与围栏距离过近的人员存在疑似异常行为时，系统触发警报模块，警示学生保持与围栏间的距离。