基于改进yolov8网络与clip模型的地铁行人异常检测方法及系统

本公开提供了基于改进yolov8网络与clip模型的地铁行人异常检测方法及系统，涉及地铁行人检测技术领域，包括获取地铁场景下的视频帧，并对其进行预处理；将预处理后的帧数据输入至改进的yolov8神经网络模型中，获取异常行为目标检测框，利用目标追踪算法对目标检测框进行目标候选追踪，获取特定行为的目标区域的候选图像；将包含目标区域的候选图像输入至clip模型中，并在所述clip模型中输入设定的检测文本，将检测文本和目标区域的候选图像进行映射，进行文本‑图像的相似度匹配，并采用Q‑Learning强化学习免疫算法对相似度匹配阈值进行优化，提高异常行为检测精准度。