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基于深度学习特征的异常行为检测
被引量：
12
1
作者
王军
夏利民
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期130-138,共9页
已有的异常行为检测大多采用人工特征,然而人工特征计算复杂度高且在复杂场景下很难选择和设计一种有效的行为特征.为了解决这一问题,结合堆积去噪编码器和改进的稠密轨迹,提出了一种基于深度学习特征的异常行为检测方法.为了有效地描...
已有的异常行为检测大多采用人工特征,然而人工特征计算复杂度高且在复杂场景下很难选择和设计一种有效的行为特征.为了解决这一问题,结合堆积去噪编码器和改进的稠密轨迹,提出了一种基于深度学习特征的异常行为检测方法.为了有效地描述行为,利用堆积去噪编码器分别提取行为的外观特征和运动特征,同时为了减少计算复杂度,将特征提取约束在稠密轨迹的空时体积中;采用词包法将特征转化为行为视觉词表示,并利用加权相关性方法进行特征融合以提高特征的分类能力.最后,采用稀疏重建误差判断行为的异常.在公共数据库CAVIAR和BOSS上对该方法进行了验证,并与其它方法进行了对比试验,结果表明了该方法的有效性.
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关键词
异常行为
深度学习特征
堆积去噪编码器
特征提取
稠密轨迹
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职称材料
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
被引量：
5
2
作者
李阳
常佳乐
王宇阳
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1157-1165,共9页
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法.首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质...
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法.首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优.最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征.故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式.实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试.实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能.
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关键词
核函数
支持向量机
交叉遗传
粒子群优化
深度特征
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职称材料
基于卫星影像全局和局部深度学习特征检索的无人机绝对定位方法
被引量：
1
3
作者
侯慧太
蓝朝桢
徐青
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期1064-1074,共11页
随着无人机技术的逐渐成熟,越来越多的领域开始引入无人机执行任务。无人机具有使用成本低,环境适应能力强等优点,但其能够顺利执行空中任务的前提是对自身位置的准确定位。传统导航技术主要依赖GNSS,但GNSS存在不稳定、易受干扰等缺点...
随着无人机技术的逐渐成熟,越来越多的领域开始引入无人机执行任务。无人机具有使用成本低,环境适应能力强等优点,但其能够顺利执行空中任务的前提是对自身位置的准确定位。传统导航技术主要依赖GNSS,但GNSS存在不稳定、易受干扰等缺点,易出现无人机无法利用GNSS进行定位的情况,即GNSS拒止环境。针对GNSS拒止环境下无人机的导航定位问题,基于已知的卫星正射影像,提出了一种综合利用卫星影像局部和全局深度学习特征的无人机视觉检索定位方法。首先将ConvNeXt作为主干网络,与广义平均池化相结合组成检索特征提取算法,用于提取卫星和无人机影像的全局特征。针对检索定位的任务设计了考虑影像间重叠面积的三元损失函数,训练特征提取算法。然后根据全局特征对一定范围内的卫星影像进行检索。最后为了进一步提高检索得到目标影像的准确率,利用深度学习局部特征进行匹配重新排序。论文建立了面向无人机检索定位任务的训练和试验数据集,试验结果表明,对于完全重叠无人机模拟影像检索不同季节卫星影像,本文方法平均准确率达到90.9%,平均耗时2.22 s。在无人机实拍影像测试中准确率为87.5%,基本能够满足无人机导航定位需求。
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关键词
GNSS拒止
深度学习特征
卷积神经网络
影像检索
视觉定位
无人机
局部特征
全局特征
原文传递
题名
基于深度学习特征的异常行为检测
被引量：
12
1
作者
王军
夏利民
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期130-138,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(50808025)~~
文摘
已有的异常行为检测大多采用人工特征,然而人工特征计算复杂度高且在复杂场景下很难选择和设计一种有效的行为特征.为了解决这一问题,结合堆积去噪编码器和改进的稠密轨迹,提出了一种基于深度学习特征的异常行为检测方法.为了有效地描述行为,利用堆积去噪编码器分别提取行为的外观特征和运动特征,同时为了减少计算复杂度,将特征提取约束在稠密轨迹的空时体积中;采用词包法将特征转化为行为视觉词表示,并利用加权相关性方法进行特征融合以提高特征的分类能力.最后,采用稀疏重建误差判断行为的异常.在公共数据库CAVIAR和BOSS上对该方法进行了验证,并与其它方法进行了对比试验,结果表明了该方法的有效性.
关键词
异常行为
深度学习特征
堆积去噪编码器
特征提取
稠密轨迹
Keywords
abnormal
behavior
deep
-
learned
features
SDAE
featur
e
extraction
dense
trajectories
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
被引量：
5
2
作者
李阳
常佳乐
王宇阳
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
出处
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1157-1165,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61806024)
吉林省教育厅十三五科研规划项目(JJKH20181041KJ,JJKH20200680KJ)
吉林省科技发展计划项目(20200401103GX)。
文摘
针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法.首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优.最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征.故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式.实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试.实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能.
关键词
核函数
支持向量机
交叉遗传
粒子群优化
深度特征
Keywords
kernel
function
support
vector
machine
crossover
genetic
particle
swarm
optimization
deep
learn
ing
features
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于卫星影像全局和局部深度学习特征检索的无人机绝对定位方法
被引量：
1
3
作者
侯慧太
蓝朝桢
徐青
机构
战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2023年第5期1064-1074,共11页
基金
基础加强计划(173计划)(2020-JCJQ-ZD-015-00)。
文摘
随着无人机技术的逐渐成熟,越来越多的领域开始引入无人机执行任务。无人机具有使用成本低,环境适应能力强等优点,但其能够顺利执行空中任务的前提是对自身位置的准确定位。传统导航技术主要依赖GNSS,但GNSS存在不稳定、易受干扰等缺点,易出现无人机无法利用GNSS进行定位的情况,即GNSS拒止环境。针对GNSS拒止环境下无人机的导航定位问题,基于已知的卫星正射影像,提出了一种综合利用卫星影像局部和全局深度学习特征的无人机视觉检索定位方法。首先将ConvNeXt作为主干网络,与广义平均池化相结合组成检索特征提取算法,用于提取卫星和无人机影像的全局特征。针对检索定位的任务设计了考虑影像间重叠面积的三元损失函数,训练特征提取算法。然后根据全局特征对一定范围内的卫星影像进行检索。最后为了进一步提高检索得到目标影像的准确率,利用深度学习局部特征进行匹配重新排序。论文建立了面向无人机检索定位任务的训练和试验数据集,试验结果表明,对于完全重叠无人机模拟影像检索不同季节卫星影像,本文方法平均准确率达到90.9%,平均耗时2.22 s。在无人机实拍影像测试中准确率为87.5%,基本能够满足无人机导航定位需求。
关键词
GNSS拒止
深度学习特征
卷积神经网络
影像检索
视觉定位
无人机
局部特征
全局特征
Keywords
GNSS-denied
deep
learn
ing
features
convolutional
neural
network
image
retrieval
visual
localization
Unmanned
Aerial
Vehicle
local
featur
e
global
featur
e
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习特征的异常行为检测
王军
夏利民
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
下载PDF
职称材料
2
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
李阳
常佳乐
王宇阳
《工程科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
3
基于卫星影像全局和局部深度学习特征检索的无人机绝对定位方法
侯慧太
蓝朝桢
徐青
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2023
1
原文传递
已选择
0
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