基于多载体的人群异常事件检测方法研究



基于多载体的人群异常事件检测方法研究

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基于多载体的人群异常事件检测方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-14页
第一章引言	第14-22页
1.1 研究背景和意义	第14-15页
1.2 研究现状	第15-19页
1.2.1 智能监控系统	第16页
1.2.2 公共区域联合监控系统异常事件检测流程	第16-19页
1.2.3 存在的问题	第19页
1.3 本文的研究内容和主要贡献	第19-20页
1.4 本文的内容组织安排	第20-22页
第二章基于四元数离散余弦变换特征分析的异常事件快速检测与定位	第22-36页
2.1 引言	第22-23页
2.2 相关工作	第23-25页
2.3 提出的方法	第25-30页
2.3.1 带权重四元数帧构建	第26-27页
2.3.2 二维四元数离散余弦变换	第27-28页
2.3.3 时空异常显著热力图	第28页
2.3.4 算法特性理论分析	第28-30页
2.4 实验结果	第30-34页
2.4.1 方法在心理学模式中的测试结果	第30-31页
2.4.2 实验配置	第31-32页
2.4.3 实验结果量化评估	第32-34页
2.5 小结	第34-36页
第三章基于巡逻机器人载体的实时跑动目标检测	第36-50页
3.1 引言	第36-37页
3.2 相关工作	第37-38页
3.3 提出的算法	第38-43页
3.3.1 候选区域产生	第39-40页
3.3.2 双流卷积网络融合	第40-43页
3.4 实验结果及分析	第43-48页
3.4.1 实现细节	第44页
3.4.2 室外实验测试	第44-46页
3.4.3 KTH数据集测试结果	第46页
3.4.4 NTU跑动数据集测试结果	第46-48页
3.4.5 讨论	第48页
3.5 小结	第48-50页
第四章基于空间动作估计与时间路径搜索的动作序列提取算法	第50-64页
4.1 引言	第50-51页
4.2 相关工作	第51-52页
4.3 提出的方法	第52-58页
4.3.1 空间动作估计	第52-53页
4.3.2 时间路径搜索	第53-58页
4.3.3 动作路径补偿	第58页
4.4 实验结果	第58-63页
4.4.1 数据库与评价标准	第58-59页
4.4.2 实现细节	第59-61页
4.4.3 算法分析	第61-62页
4.4.4 算法比较	第62-63页
4.5 小结	第63-64页
第五章基于序列张量分解的多流深度神经网络动作识别算法	第64-74页
5.1 引言	第64-65页
5.2 相关工作	第65-67页
5.3 提出的算法	第67-70页
5.3.1 低秩张量分解用于全局运动特征学习	第67-69页
5.3.2 多流深度卷积神经网络结构	第69-70页
5.3.3 实现细节	第70页
5.4 实验结果	第70-73页
5.4.1 数据库	第70-71页
5.4.2 算法分析	第71-73页
5.4.3 算法比较	第73页
5.5 小结	第73-74页
第六章结束语	第74-76页
6.1 本文工作总结	第74-75页
6.2 下一步研究方向	第75-76页
参考文献	第76-89页
致谢	第89-90页
作者简介	第90-92页

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