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基于时空对抗的校园视频异常检测系统设计
1
作者
董秀英
张佑春
仲济艳
《科技与创新》
2024年第19期114-116,共3页
针对传统视频监控系统无法对监控异常实现自动化智能分析的问题,提出基于时空对抗的校园视频异常检测系统。其以跌倒和追逐打闹校园异常为研究对象,包含预处理、特征提取、特征预测和异常报警4个模块。其中,特征提取模块选用改进型的YOL...
针对传统视频监控系统无法对监控异常实现自动化智能分析的问题,提出基于时空对抗的校园视频异常检测系统。其以跌倒和追逐打闹校园异常为研究对象,包含预处理、特征提取、特征预测和异常报警4个模块。其中,特征提取模块选用改进型的YOLOv7算法模型,特征预测选用WGAN模型。在校园视频异常检测系统的界面中输入实时校园监控视频进行异常检测,若有跌倒和追逐打闹现象,则蜂鸣器报警和文字提示报警。通过测试,能够实现对校园视频异常进行检测,误报率为0.1%。该系统可以被广泛地应用于校园及人口密集场所人员异常行为检测中。
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关键词
校园视频
改进型yolov7
WGAN模
型
异常检测
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职称材料
题名
基于时空对抗的校园视频异常检测系统设计
1
作者
董秀英
张佑春
仲济艳
机构
安徽工商职业学院应用工程学院
出处
《科技与创新》
2024年第19期114-116,共3页
基金
安徽省自然科学研究一般项目“基于时空对抗的校园视频异常检测系统研究”(编号:KJ2021B002)
安徽省高校自然科学研究重点项目“NB-IoT和ZigBee在物联网智能建筑环境监控中的研究”(编号:KJ2021A1509)
+1 种基金
“基于多源信息融合与宽度学习的泥石流灾害监测预警系统研究”(编号:2022AH052796)
“基于改进AJS算法的割草机器人全遍历路径规划的研究”(编号:2023AH052662)。
文摘
针对传统视频监控系统无法对监控异常实现自动化智能分析的问题,提出基于时空对抗的校园视频异常检测系统。其以跌倒和追逐打闹校园异常为研究对象,包含预处理、特征提取、特征预测和异常报警4个模块。其中,特征提取模块选用改进型的YOLOv7算法模型,特征预测选用WGAN模型。在校园视频异常检测系统的界面中输入实时校园监控视频进行异常检测,若有跌倒和追逐打闹现象,则蜂鸣器报警和文字提示报警。通过测试,能够实现对校园视频异常进行检测,误报率为0.1%。该系统可以被广泛地应用于校园及人口密集场所人员异常行为检测中。
关键词
校园视频
改进型yolov7
WGAN模
型
异常检测
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空对抗的校园视频异常检测系统设计
董秀英
张佑春
仲济艳
《科技与创新》
2024
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