本研究引入了 CommuniWave，这是一种旨在检测和量化城市社区中非正式行为程度（DIB）的机器学习模型。

  • 该模型集成了基于 mmaction2 的行为捕获网络（BCN）。
  • 它使用自主研发的名为 YLX 的 YOLOv10 模型进行检测。
  • 使用随机森林的行为评估模型（BEM）处理数据。
  • 该系统从街道视频中生成 DIB 波动图表，以促进动态监控。

该模型支持城市管理者做出精细化决策，以增强社区的整体韧性。