基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。

基于矢量量化和深度优先搜索的轨迹分布模式学习算法

在对轨迹流矢量进行量化编码的基础上,提出了一种基于深度优先搜索的轨迹分布模式提取算法,生成了能够描述轨迹分布的序列模式图,并给出了与之相应的异常检测方法。对不同场景的序列图像的实验表明,该方法不仅能够学习轨迹中流矢量的分布,而且能够反映它们之间的时序关系,可以应用于室外复杂场景的目标异常行为检测。