基于人群分布与运动动能的群体异常行为检测
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第11-14页 |
| 2 技术基础 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 光流法 | 第14-17页 |
| 2.3 参数估计 | 第17-20页 |
| 2.3.1 高斯混合模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 EM算法 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小节 | 第20-22页 |
| 3 群体运动特征的提取 | 第22-38页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 运动粒子的获取 | 第22-24页 |
| 3.3 人群运动动能的计算 | 第24-25页 |
| 3.4 人群分布熵值的计算 | 第25-29页 |
| 3.4.1 水平方向上粒子熵值 | 第26-27页 |
| 3.4.2 垂直方向上粒子熵值 | 第27-28页 |
| 3.4.3 二维空间中粒子熵值 | 第28-29页 |
| 3.5 特征描述符的改进 | 第29-30页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第30-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 群体异常检测方法研究 | 第38-46页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 群体行为建模 | 第38-39页 |
| 4.3 群体异常行为检测 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
