| 基于光流场分析与深度学习的视频监控系统 |
| 刘勇
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| 2017-04-25
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| 发表期刊 | 湘南学院学报
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| ISSN | 1672-8173
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| 卷号 | 38期号:02页码:18-23 |
| 摘要 | 为了解决当前视频监控系统对异常行为检测精度与自我学习能力较弱的问题,提出了基于光流场分析与深度学习的视频监控方法.首先,引入光流场检测算法,利用图像序列中目标像素的强度数据时域变化来确定运动行为是否异常,从而建立视频目标行为识别算子,获取异常行为光流特征;并利用卷积神经网络对光流特征进行逐层训练,设计自我学习机制,增强系统对异常行为的检出率;最后,基于.NET平台与Accord开源库,对本文监控系统进行实现.实验测试结果显示:与当前视频监控系统相比,本文算法拥有更高的异常行为检出力和深度学习升级能力. |
| 关键词 | 光流场
深度学习
视频监控
特征训练
卷积神经网络
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| URL | 查看原文
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| 语种 | 中文
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/58361
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| 专题 | 国家开放大学安徽分部
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| 作者单位 | 安徽广播电视大学滁州分校
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| 第一作者单位 | 国家开放大学安徽分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学安徽分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
刘勇. 基于光流场分析与深度学习的视频监控系统[J].
湘南学院学报,2017,38(02):18-23.
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| APA |
刘勇.(2017).基于光流场分析与深度学习的视频监控系统.湘南学院学报,38(02),18-23.
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| MLA |
刘勇."基于光流场分析与深度学习的视频监控系统".湘南学院学报 38.02(2017):18-23.
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