基于双尺度串行网络的视频异常行为检测

针对传统视频异常行为检测模型存在的性能不佳与时间开销较大的问题,从空间和时序维度构造双尺度串行网络的视频异常行为检测模型(Dual-Scale Serial Network,DSS-Net)。首先,利用深度可分离卷积对Vgg-16网络进行改进,并利用改进的特征提取器从空间维度提取特征,从而可以通过减少计算参数量来降低模型的时间开销。接着,在此基础上引入注意力机制,从而强化目标特征的表达能力。最后,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络从时序维度提取运动视频每一帧之间的上下文时序关系。在当前主流的UCSD Ped1和Ped2数据集以及更具挑战性的UCF数据集上进行测试,结果表明,在3个数据集上DSS-Net的ROC(Receiver Operating Characteristic)线下面积(Area Under Curve,AUC)值分别达到95.30%、96.80%、80.60%,等错误率(Equal Error Rate,EER)分别达到10.60%、12.60%、18.50%,同时具有更强的实时性。相比经典的One-class Neural Network(ONN)和Aggregation of Ensembles(AOE)模型,DSS-Net在Ped1和Ped2数据集上的AUC值分别提升了0.42%和0.94%。此外,DSS-Net也在UMN、ShanghaiTech和CUHK Avenue等数据集上进行了泛化能力和鲁棒性的测试,结果与当前主流模型相比具有一定的竞争力。

“政工条例”话语的三重维度

选取一个特定的文本,清晰描绘出我军思想政治教育话语的发展路径、主题的演变规律和发展趋势,对于梳理出我军思想政治教育话语的演变过程、创新我军思想政治教育话语具有十分重要的意义。本文引入文献计量学热门知识图谱软件Cite SpaceⅡ和社会网络分析工具Ucinet对《政工条例》进行了定性和定量分析,描绘了思想政治教育话语的发展脉络和历史轨迹。