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基于CNN的监控视频事件检测
被引量:
16
1
作者
王梦来
李想
+2 位作者
陈奇
李澜博
赵衍运
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期892-903,共12页
复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题,而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称.针对TRECVID-SED评测集,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)级联网络和轨迹分析的监控...
复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题,而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称.针对TRECVID-SED评测集,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)级联网络和轨迹分析的监控视频事件检测综合方案.在该方案中,引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人,为跟踪行人奠定了基础;采用CNN网络检测具有关键姿态的个体事件,引入轨迹分析方法检测群体事件.该方案在国际评测中取得了很好的评测排名:在6个事件检测的评测中,3个事件检测排名第一.
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关键词
卷积神经网络
事件检测
行人检测
目标跟踪
轨迹分析
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职称材料
题名
基于CNN的监控视频事件检测
被引量:
16
1
作者
王梦来
李想
陈奇
李澜博
赵衍运
机构
北京邮电大学信息与通信工程学院多媒体通信与模式识别实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期892-903,共12页
文摘
复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题,而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称.针对TRECVID-SED评测集,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)级联网络和轨迹分析的监控视频事件检测综合方案.在该方案中,引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人,为跟踪行人奠定了基础;采用CNN网络检测具有关键姿态的个体事件,引入轨迹分析方法检测群体事件.该方案在国际评测中取得了很好的评测排名:在6个事件检测的评测中,3个事件检测排名第一.
关键词
卷积神经网络
事件检测
行人检测
目标跟踪
轨迹分析
Keywords
Convolutional neural network(CNN)
event detection
pedestrian detection
target tracking
trajectory analysis
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN的监控视频事件检测
王梦来
李想
陈奇
李澜博
赵衍运
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
16
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