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基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测
被引量:
2
1
作者
蔡瑞初
陈恬
+2 位作者
郝志峰
谢伟浩
温雯
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期1900-1905,共6页
针对密集人群建模困难、异常事件检测可靠性差等问题,提出了一种基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测与定位方法。该方法首先对人群场景进行网格划分,提取多尺度光流统计直方图特征,并按照一定规则进行特征选择,建立人群动态序...
针对密集人群建模困难、异常事件检测可靠性差等问题,提出了一种基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测与定位方法。该方法首先对人群场景进行网格划分,提取多尺度光流统计直方图特征,并按照一定规则进行特征选择,建立人群动态序列事件表示;然后采用递归神经网络对人群场景进行局部细粒度建模和预测;最后基于前后帧重构误差进行异常事件判定,实现异常事件的监测和定位。在公共数据集UCSD上进行的对比实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
人群
异常
监测
异常
定位
递归神经网络
无监督学习
重构误差
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题名
基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测
被引量:
2
1
作者
蔡瑞初
陈恬
郝志峰
谢伟浩
温雯
机构
广东工业大学计算机学院
计算机软件新技术国家重点实验室南京大学
佛山科学技术学院数学与大数据学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第6期1900-1905,共6页
基金
NSFC-广东联合基金资助项目(U1501254)
国家自然科学基金资助项目(61472089
+7 种基金
61572143)
广东省自然科学基金资助项目(2014A030306004
2014A030308008)
广东省科技计划资助项目(2013B051000076
2015B010108006
2015B010131015)
广东特支计划资助项目(2015TQ01X140)
广州市珠江科技新星资助项目(201610010101)
文摘
针对密集人群建模困难、异常事件检测可靠性差等问题,提出了一种基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测与定位方法。该方法首先对人群场景进行网格划分,提取多尺度光流统计直方图特征,并按照一定规则进行特征选择,建立人群动态序列事件表示;然后采用递归神经网络对人群场景进行局部细粒度建模和预测;最后基于前后帧重构误差进行异常事件判定,实现异常事件的监测和定位。在公共数据集UCSD上进行的对比实验结果验证了该方法的有效性。
关键词
人群
异常
监测
异常
定位
递归神经网络
无监督学习
重构误差
Keywords
abnormal crowd monitoring
abnormal localization
recurrent neural network
unsupervised learning
reconstruction error
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测
蔡瑞初
陈恬
郝志峰
谢伟浩
温雯
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
2
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