| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 监控视频中区域场景人数估算 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于视频的景区人群异常事件监测方法 | 第15页 |
| 1.3.3 基于场景识别的旅游突发事件识别方法 | 第15页 |
| 1.3.4 旅游突发事件挖掘、监测与识别系统的实现 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 相关技术 | 第19-23页 |
| 2.1 景区突发事件挖掘与监测 | 第19-21页 |
| 2.1.1 人群前景特征提取 | 第19页 |
| 2.1.2 支持向量回归 | 第19页 |
| 2.1.3 基于社会力模型的人群异常监测 | 第19-20页 |
| 2.1.4 主题模型LDA | 第20-21页 |
| 2.2 旅游突发事件识别 | 第21-22页 |
| 2.2.1 RLOF光流特征提取 | 第21页 |
| 2.2.2 基于滑动窗口的轨迹提取与聚类 | 第21页 |
| 2.2.3 基于模式匹配的人群异常识别 | 第21页 |
| 2.2.4 基于卷积神经网络的视频场景识别 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于密度中心聚类的人数估算 | 第23-31页 |
| 3.1 基于密度中心聚类的人群人数估计算法(DPBC)的提出 | 第23-24页 |
| 3.2 基于密度中心聚类的人群人数估计算法(DPBC)的实现 | 第24-27页 |
| 3.2.1 景区区监控视频前景提取算法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 人群特征点提取 | 第25页 |
| 3.2.3 监控视频特征点的聚类算法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 SVR回归预测 | 第26-27页 |
| 3.3 基于密度中心聚类的人群人数估计算法的实验结果及分析 | 第27-30页 |
| 3.3.1 实验一:基于PETS2010数据集的实验 | 第27-29页 |
| 3.3.2 实验二:基于某景区监控视频的人数监测实验 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于人群密度分布与VIF特征的人群异常监测 | 第31-47页 |
| 4.1 基于人群密度分布的异常监测方法(W-SFM)的提出 | 第31-32页 |
| 4.2 基于人群密度分布的人群异常监测方法(W-SFM)的实现 | 第32-35页 |
| 4.2.1 场景压力状态转换的实现 | 第32-33页 |
| 4.2.2 结合人群密度分布与社会力模型 | 第33-34页 |
| 4.2.3 基于视觉词袋模型的场景异常监测的实现 | 第34-35页 |
| 4.3 基于VIF特征的异常监测方法(VIF-SFM)的提出 | 第35-36页 |
| 4.4 基于VIF特征的异常监测方法(VIF-SFM)的实现 | 第36-40页 |
| 4.4.1 VIF特征的提取算法 | 第36-38页 |
| 4.4.2 社会力模型与VIF特征的结合 | 第38-39页 |
| 4.4.3 LDA模型的建立 | 第39-40页 |
| 4.5 基于人群密度分布与VIF特征的人群异常监测实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 4.5.1 实验一:基于人群密度分布的(W-SFM)的人群异常监测 | 第40-43页 |
| 4.5.2 实验二:基于人群VIF特征(VIF-SFM)的人群异常监测 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于人群场景检测的旅游突发事件识别方法 | 第47-57页 |
| 5.1 基于人群场景检测的旅游突发事件识别方法的提出 | 第47-48页 |
| 5.2 基于人群场景检测的旅游突发事件识别方法的实现 | 第48-54页 |
| 5.2.1 基于RLOF算法的人群瞬时特征提取 | 第48-49页 |
| 5.2.2 基于滑动窗口的人群轨迹提取 | 第49-50页 |
| 5.2.3 基于人群瞬时信息的人群轨迹聚类 | 第50页 |
| 5.2.4 基于模式匹配的人群异常识别 | 第50-52页 |
| 5.2.5 基于深度学习的旅游突发事件异常场景识别 | 第52-54页 |
| 5.3 基于视频的旅游突发事件识别实验 | 第54-56页 |
| 5.3.1 基于轨迹特征的人群异常识别 | 第54-55页 |
| 5.3.2 基于深度学习的人群异常场景识别 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 旅游突发事件挖掘、监测与识别系统的实现 | 第57-68页 |
| 6.1 系统的总体设计 | 第57-58页 |
| 6.2 系统设计过程与结果 | 第58-66页 |
| 6.2.1 系统设计过程 | 第58-59页 |
| 6.2.2 系统的实现结果 | 第59-66页 |
| 6.3 系统测试 | 第66-67页 |
| 6.3.1 测试环境 | 第66页 |
| 6.3.2 测试方法 | 第66-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 总结 | 第68-69页 |
| 7.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第81页 |
