研究背景：本文以安防行业中的行为分析为研究对象，结合深度学习中的目标检测YOLOv3算法，旨在提高行为分析的准确率并降低误报率。研究内容：通过抓拍图片转化为分析模型，经过四轮每轮1000张图片的训练，实现了人体目标检测的有效提升。中期进展：识别准确率约为55.65%，相对于50%的基准线提升了约5.15%。中期阶段结果：提高了行为分析的准确率，降低了误报率。下一步计划：优化算法，提高识别准确率，进一步推广和应用。预期成果：为用户提供更为精准的所内行为分析报警预报。论文基于深度学习的目标检测在安防行业的研究已经取得了显著进展，为安防行业的发展提供了新的思路和方法。