1.基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，改進的yolov10模型包括：在傳統(tǒng)yolov10模型基礎(chǔ)上在頭部網(wǎng)絡(luò)中增加一個一對一檢測頭；所述頭部網(wǎng)絡(luò)，包括第一一對一檢測頭、第二一對一檢測頭和一對多檢測頭；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，將所述第一特征圖以及所述第二特征圖輸入至所述行為識別模型中的第一預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，得到所述第一預(yù)測網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的第一預(yù)測圖，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，利用所述第一預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中的每個關(guān)鍵點預(yù)測單元對輸入數(shù)據(jù)進行處理，得到所述目標候選框的第三特征圖以及所述背景候選框?qū)?yīng)的融合圖，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，利用所述第一關(guān)鍵點預(yù)測單元中的互相關(guān)運算單元，對所述第三特征圖和所述第四特征圖進行互相關(guān)運算，得到融合圖之前，所述方法還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，在頭部網(wǎng)絡(luò)中增加第一一對一檢測頭、第二一對一檢測頭，引入cib模塊，在第一一對一檢測頭的cib模塊的第二個3×3深度卷積的核大小增加到7×7，用于獲取背景候選框。
7.基于目標檢測模型的行為檢測系統(tǒng)，應(yīng)用所述權(quán)利要求1-6任一項所述的基于目標檢測模型的行為檢測方法，其特征在于，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于目標檢測模型的行為檢測系統(tǒng)，其特征在于，構(gòu)建模塊中，所述頭部網(wǎng)絡(luò)，包括第一一對一檢測頭、第二一對一檢測頭和一對多檢測頭；
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于目標檢測模型的行為檢測系統(tǒng)，其特征在于，在頭部網(wǎng)絡(luò)中增加第一一對一檢測頭、第二一對一檢測頭，引入cib模塊，在第一一對一檢測頭的cib模塊的第二個3×3深度卷積的核大小增加到7×7，用于獲取背景候選框。