景区攀爬行为感知与预警数据

通过采集人工模拟景区各类攀爬动作与正常行走动作作为样本视频数据集，采用YOLOv11构建目标检测与姿态估计双模型融合算法，输出攀爬行为实时检测结果。该数据及算法可应用于景区户外场景攀爬行为智能监测、实时预警与事后追溯场景，通过多模型融合算法降低复杂背景下误报、漏报问题，攀爬行为识别召回率达 96.49%，适配光照变化、小目标远距离等复杂景区环境，形成视频智能分析，全面提升景区违规攀爬行为主动防控与精细化管理能力。

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背景与挑战

背景概述

该数据集通过采集人工模拟的景区攀爬与正常行走动作视频，利用YOLOv11构建目标检测与姿态估计双模型融合算法，实现攀爬行为的实时检测。其识别召回率达96.49%，能够适应光照变化及小目标远距离等复杂景区环境，适用于景区违规攀爬行为的智能监测、实时预警和事后追溯，旨在提升景区主动防控与精细化管理能力。