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题名基于积分通道特征的异常行为检测算法
被引量:3
- 1
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作者
汤义
黄建军
赖勉力
高国星
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机构
深圳大学ATR国防科技重点实验室
汕头
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2016年第21期284-288,共5页
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基金
国家自然科学基金(61401286)资助
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文摘
对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。
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关键词
积分通道特征
异常行为
行人检测
背景敏感
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Keywords
integral channel feature abnormal behavior pedestrian detection context-sensitive
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名模板自适应的积分通道特征行人检测算法
被引量:1
- 2
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作者
汤义
黄建军
赖勉力
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机构
深圳大学ATR国防科技重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2016年第9期1009-1014,共6页
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基金
国家自然科学基金(61401286)
广东省科技计划产学研合作项目(2016B090918084)
装备预先研究项目(51326020602)
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文摘
本文对视频中的行人检测问题进行了研究。针对传统的积分通道特征算法在误测背景目标和丢失目标两方面存在缺陷,本文以积分通道特征的行人检测算法为核心,对原检测算法进行了优化并提出模板自适应的积分通道特征算法。通过使用预处理优化和自适应模板,该优化算法能够有效地检测到丢失的目标并且抑制了背景干扰,提高了检测的准确性。最后的实验数据表明该优化算法整体性能有所提高,尤其在提高检测丢失目标的准确率和降低误测背景目标的检测率上都相较于传统的积分通道特征算法有较大的提高。
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关键词
积分通道特征
模板自适应
行人检测
计算机视觉
检测优化
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Keywords
integral channel feature
template adaptively
pedestrian detection
computer vision
detection optimized
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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