基于监控视频的人群异常事件检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-17页 |
| 1.3 主要工作与创新 | 第17-19页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 2 相关技术 | 第20-27页 |
| 2.1 稀疏编码算法 | 第20-22页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第22-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于排斥力和稀疏重构的人群中异常事件检测 | 第27-45页 |
| 3.1 视频中人群运动的特征提取 | 第28-32页 |
| 3.1.1 基于网格的粒子平流运动 | 第28-29页 |
| 3.1.2 人群中个体间排斥力估计 | 第29-32页 |
| 3.1.3 视频中人群运动特征构建 | 第32页 |
| 3.2 人群事件表示和异常事件检测 | 第32-34页 |
| 3.2.1 初始视觉词典组的生成 | 第32-33页 |
| 3.2.2 人群异常事件检测和定位 | 第33-34页 |
| 3.3 全局和局部视觉词典更新算法 | 第34-36页 |
| 3.4 实验与讨论 | 第36-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于卷积神经网络的人群中异常事件检测 | 第45-54页 |
| 4.1 视频中人群运动的特征提取 | 第46-48页 |
| 4.1.1 一种改进的卷积神经网络模型 | 第46-47页 |
| 4.1.2 基于卷积神经网络的特征提取 | 第47-48页 |
| 4.2 人群事件表示和异常事件检测 | 第48-49页 |
| 4.3 实验与讨论 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
