基于稀疏主题模型的交通监控视频异常检测(英文).docx
快乐****蜜蜂
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于稀疏主题模型的交通监控视频异常检测(英文).docx
基于稀疏主题模型的交通监控视频异常检测(英文)Title:AnomalyDetectioninTrafficSurveillanceVideosBasedonSparseTopicModelsAbstract:Withtheincreasingnumberofvehiclesonroads,ensuringthesmoothandsafeflowoftraffichasbecomeacriticalconcernforurbanmanagement.Trafficsurveillancesystems,e
基于稀疏组合学习的监控视频异常检测技术研究.docx
基于稀疏组合学习的监控视频异常检测技术研究基于稀疏组合学习的监控视频异常检测技术研究摘要:随着监控视频数据的快速增长,如何高效准确地检测监控视频中的异常行为成为了研究的热点。本文提出了一种基于稀疏组合学习的监控视频异常检测技术,通过将稀疏表示和组合学习相结合,能够更准确地检测出监控视频中的异常行为。实验结果表明,该方法在异常检测性能上优于传统的方法。关键词:监控视频;异常检测;稀疏表示;组合学习1.引言随着监控技术的不断发展,监控视频数据的增长速度加快,使得传统的人工监控变得困难和低效。因此,研究如何自动
基于稀疏组合学习的监控视频异常检测技术研究的开题报告.docx
基于稀疏组合学习的监控视频异常检测技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着社会的不断发展,监控系统也越来越广泛地应用于各个领域的安全保障中。现有的监控系统主要是通过传感器、视频摄像头等设备进行数据采集,然后经过数据分析、图像处理等技术对监控视频进行识别和分析,从而实现对目标的实时追踪、行为分析和异常检测等功能。然而,由于监控数据的复杂性和大量性,在进行数据处理和分析时往往会面临到技术瓶颈和挑战。在此情况下,稀疏组合学习(SparseCoding)技术应运而生。稀疏组合学习是一种先进的机器学习技术,它采用稀
基于异常事件检测的交通监控视频摘要.docx
基于异常事件检测的交通监控视频摘要摘要随着城市化发展的不断推进,交通拥堵问题成为了城市运行中必须面对的挑战之一。而传统的交通监控方式往往需要大量的人力和物力,监控效率低下。因此,本文提出一种基于异常事件检测的交通监控视频摘要方法。首先介绍了现有的交通监控技术及其缺点,然后针对这些缺点提出了基于异常事件检测的交通监控视频摘要方法的具体实现过程。该方法利用计算机视觉技术对交通监控视频进行分析,检测出异常事件并及时进行报警,同时对正常的行车情况进行摘要,提高了监控效率。本文还重点介绍了该方法的实验过程和结果。实
基于监控视频的群体异常检测.docx
基于监控视频的群体异常检测论文题目:基于监控视频的群体异常检测摘要:随着摄像监控技术的快速发展,大量的监控视频数据被记录和存储。如何高效地分析和处理这些数据,成为了研究的热点问题之一。群体异常检测在监控视频分析中具有重要的应用价值,可以有效地提前预警异常事件,并采取适当的措施以确保公共安全和保护财产。本文通过综述现有的群体异常检测方法,探讨了其应用和优化方向,并提出了一个用于监控视频的新型群体异常检测方法,提高了检测的准确率和效率。关键词:监控视频、群体异常检测、异常事件、公共安全、财产保护引言:近年来,