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Semantic Units Based Event Detection in Soccer Videos 被引量:1
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作者 TONGXiao-Feng LIUQing-Shan LUHan-Qing JINHong-Liang 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期523-529,共7页
A semantic unit based event detection scheme in soccer videos is proposed in this paper.The scheme can be characterized as a three-layer framework. At the lowest layer, low-level featuresincluding color, texture, edge... A semantic unit based event detection scheme in soccer videos is proposed in this paper.The scheme can be characterized as a three-layer framework. At the lowest layer, low-level featuresincluding color, texture, edge, shape, and motion are extracted. High-level semantic events aredefined at the highest layer. In order to connect low-level features and high-level semantics, wedesign and define some semantic units at the intermediate layer. A semantic unit is composed of asequence of consecutives frames with the same cue that is deduced from low-level features. Based onsemantic units, a Bayesian network is used to reason the probabilities of events. The experiments forshoot and card event detection in soccer videos show that the proposed method has an encouragingperformance. 展开更多
关键词 事件探测 语言单位 BAYESIAN网络 视频语仪分析
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基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测
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作者 谭奕鑫 詹永照 刘洪麟 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期179-188,共10页
针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题,提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先,提出基于时空融合图网络的视频异... 针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题,提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先,提出基于时空融合图网络的视频异常时序片段整合与精化方法,整合出连续的异常区域,同时考虑时空融合图网络的特征传递性,精化异常区域,以有效解决异常判别存在不确定性和异常片段碎片化问题.其次,针对弱监督异常事件内在特征难以有效表达而引起分类难的问题,提出异常事件特征学习和分类方法,在异常区域中建立特征相似图和异常相似图,并利用图卷积网络融合学习异常事件的特征,设计类别不平衡损失函数,从而提高异常事件的分类性能.在UCF-Crime数据集中进行试验,结果表明:文中方法的曲线下面积AUC达到了85.37%,比基准线SULTANI方法高9.83%,比最好的同类方法THAKARE方法高0.89%;在异常事件分类上,该方法获得了74.06%的平均准确率,比现有ZHOU方法提高4.39%.该方法能更有效检测定位视频异常事件,且异常事件分类性能更优. 展开更多
关键词 视频异常检测 异常事件分类 特征相似图 显著特征序列 异常事件特征学习 类别不平衡损失函数
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基于多模态大模型的高速公路场景交通异常事件分析方法 被引量:6
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作者 吴精乙 景峻 +5 位作者 贺熠凡 张世渝 康运锋 唐维 孔德兰 刘向栋 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1266-1276,共11页
针对现有交通异常事件检测系统无法深入感知事件的局限性,以及人工审核报警事件成本高的问题,研究了一种结合多模态大模型(MLLM)的高速公路场景交通异常事件分析方法,设计并验证了3种基于MLLM的任务:一是自动生成异常事件的详细工单描述... 针对现有交通异常事件检测系统无法深入感知事件的局限性,以及人工审核报警事件成本高的问题,研究了一种结合多模态大模型(MLLM)的高速公路场景交通异常事件分析方法,设计并验证了3种基于MLLM的任务:一是自动生成异常事件的详细工单描述,提升事件的感知深度;二是利用MLLM对报警事件进行复审,减少误报,提高检测准确性;三是基于MLLM生成异常事件视频描述,增强事件的可解释性。实验结果显示,基于MLLM的工单描述方法通过视觉指令调优数据集的构建和模型微调,提升了工单信息的完整性和准确性。报警事件复审方面,MLLM能够有效审核出由图像质量低下、虚警误报和类别错误导致的误报,降低了人工审核成本。此外,基于MLLM的视频描述方法通过事件视频图像的采样与描述,实现了对异常事件的高效分析,提高了事件解释性。尽管开源模型在特定场景下略逊于闭源模型,但两者均展现出对多种误报问题的审核能力,证实了MLLM在异常事件审核中的应用潜力。该研究为智能交通监控系统提供了新的解决方案,提高了异常事件处理的自动化水平和实用性。 展开更多
关键词 多模态大模型 监控视频 异常事件检测 视频理解 工单描述 交通异常事件审核
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基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测 被引量:1
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作者 柳德云 李莹 +1 位作者 周震 吉根林 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期204-214,共11页
弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点。在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系。为此,提出... 弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点。在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系。为此,提出了一种基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测方法,在保留视频段原始特征的同时,使用视频段之间的索引距离和特征相似程度拟合视频段的时间和空间依赖关系,构建视频段的关系特征。通过融合原始特征和关系特征,更好地表达视频的动态特性和时序关系。在UCF-Crime和ShanghaiTech两个基准数据集上进行了大量实验,实验结果表明所提方法的AUC指标优于其他方法,AUC值分别达到了80.1%和94.6%。 展开更多
关键词 视频异常事件检测 时空依赖关系 特征融合 图卷积神经网络 注意力机制
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面向边缘端设备的轻量化视频异常事件检测方法 被引量:5
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作者 李南君 李爽 +2 位作者 李拓 邹晓峰 王长红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期306-313,320,共9页
现有基于CNN模型的视频异常事件检测方法在精度不断提升的同时,面临架构复杂、参数庞大、训练冗长等问题,致使硬件算力需求高,难以适配无人机等计算资源有限的边缘端设备。为此,提出一种面向边缘端设备的轻量化异常事件检测方法,旨在平... 现有基于CNN模型的视频异常事件检测方法在精度不断提升的同时,面临架构复杂、参数庞大、训练冗长等问题,致使硬件算力需求高,难以适配无人机等计算资源有限的边缘端设备。为此,提出一种面向边缘端设备的轻量化异常事件检测方法,旨在平衡检测性能与推理延迟。首先,由原始视频序列提取梯度立方体与光流立方体作为事件表观与运动特征表示;其次,设计改进的小规模PCANet获取梯度立方体对应的高层次分块直方图特征;再次,根据每个局部分块的直方图特征分布情况计算表观异常得分,同时基于内部像素光流幅值累加计算运动异常得分;最后,依据表观与运动异常得分的加权融合值判别异常分块,实现表观与运动异常事件联合检测与定位。在公开数据集UCSD的Ped1与Ped2子集上进行实验验证,该方法的帧层面AUC分别达到86.7%与94.9%,领先大多数对比方法,且参数量明显降低。实验结果表明,该方法在低算力需求下,可以实现较高的异常检测稳定性和准确率,能够有效兼顾检测精度与计算资源,因此适用于低功耗边缘端设备。 展开更多
关键词 智能视频监控 边缘端设备 异常事件检测 主成分分析网络 分块直方图特征
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融合不确定性估计的端到端视频事件检测算法
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作者 庞枫骞 赵鸿飞 康营营 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3759-3770,共12页
近年来,视频事件检测在计算机视觉领域受到了越来越多的关注。不确定性估计可以在输出检测结果不可靠时提醒决策系统或人员,从而减少决策失误。将不确定性估计引入事件检测任务,提出一种融合不确定性估计的端到端视频事件检测算法。该... 近年来,视频事件检测在计算机视觉领域受到了越来越多的关注。不确定性估计可以在输出检测结果不可靠时提醒决策系统或人员,从而减少决策失误。将不确定性估计引入事件检测任务,提出一种融合不确定性估计的端到端视频事件检测算法。该算法对预测视频事件的定位不确定性和分类不确定性进行估计,通过降低网络预测的不确定性优化网络性能。将不确定性估计和非极大值抑制策略相结合,进一步筛选出高质量预测框。实验结果表明:添加不确定性分支可提升模型的性能。在J-HMDB-21数据集上,所提算法在m AP50检测指标上相比先进算法提升了0.8%。在时空局部原子视觉(AVA)数据集上与其他的端到端算法相比,mAP50指标也得到了1.3%的提升。 展开更多
关键词 视频事件检测 不确定性估计 端到端学习 视频目标检测 深度神经网络
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深度多模态不确定度的短视频事件检测方法
7
作者 苏育挺 王富铕 井佩光 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期36-45,共10页
随着短视频的快速发展,短视频事件检测任务受到越来越多的关注。现有短视频事件检测研究普遍采用深度神经网络来获得确定的检测结果,但是网络忽略了不确定度的影响从而导致错误的预测结果也会产生过度置信的决策。为了解决上述问题,本... 随着短视频的快速发展,短视频事件检测任务受到越来越多的关注。现有短视频事件检测研究普遍采用深度神经网络来获得确定的检测结果,但是网络忽略了不确定度的影响从而导致错误的预测结果也会产生过度置信的决策。为了解决上述问题,本文提出了一个深度多模态不确定度网络的短视频事件检测方法。首先,该方法在传统域分离网络中嵌入变分层,用来获得预测分布;然后,将视觉模态信息和音频模态信息输入到网络中,利用该方法所构建的独立性和相关性损失可以获得包含不确定度的音频模态共、私有域预测分布以及视觉模态共、私有域预测分布;最后,提出了一个不确定度判别法则用来筛选4个域的预测分布,从而得到最终的预测结果。在公开数据集(UCF-101与HMDB51)和新构建的短视频事件检测数据集上进行了实验。实验结果表明,面对不同的深度分类方法以及不同的数据集,本文方法不仅有着更高的分类准确率,还可以对输出结果进行不确定度估计,针对音频的干扰也具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度神经网络 短视频事件检测 域分离网络 变分层 模态不确定度
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基于语义轨迹的视频事件探测 被引量:10
8
作者 王晓峰 张大鹏 +1 位作者 王绯 史忠植 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1845-1858,共14页
视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的... 视频事件探测是视频内容自动理解领域的一个重要研究问题.在视频事件探测中,感兴趣对象的运动轨迹常被作为视频中探测事件的一种重要依据.目前基于轨迹的事件探测方法主要集中于根据轨迹几何特征进行视频事件探测,而忽略了与轨迹相关的语义信息.然而我们知道,轨迹的产生往往受到一些与轨迹相关联的语义信息的影响,如轨迹产生时的地理信息等.将轨迹相关联的语义信息整合到轨迹中可以使我们了解更多关于轨迹的信息.语义轨迹为我们提供了一个将语义信息与轨迹信息有效整合的方法.该文将语义轨迹应用到视频事件探测领域,提出了一个基于语义轨迹的视频事件探测方法.该方法将视频中抽取的感兴趣对象的原始轨迹转化为语义轨迹,并根据语义轨迹探测可能的视频事件.同时该方法还提供了一个描述语义轨迹特征以及对语义轨迹与轨迹特征进行匹配的方法.最后我们通过实验分析验证了基于语义轨迹的视频事件探测方法的有效性. 展开更多
关键词 视频事件 事件探测 语义轨迹 本体 推理
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基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测 被引量:31
9
作者 蔡瑞初 谢伟浩 +2 位作者 郝志峰 王丽娟 温雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2884-2896,共13页
如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,... 如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性. 展开更多
关键词 视频监控 人群异常事件检测 时间递归神经网络 多尺度
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数字视频中字幕检测及提取的研究和实现 被引量:16
10
作者 蔡波 周洞汝 胡宏斌 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期898-903,共6页
首先进行文字事件检测 ,然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制 ,最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕 提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法 ,加强了检测到的文字的边缘 ;对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文... 首先进行文字事件检测 ,然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制 ,最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕 提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法 ,加强了检测到的文字的边缘 ;对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文字尺寸的边缘 ;进一步 ,提出像素密度α的概念 ,并指出文字区域的像素密度α应在某一阈值范围之内 (αmin≤α≤αmax) 通过像素密度α滤去了非文字区域 ,应用投影法最终确定视频字幕所在区域 以上方法的结合保证了提出的算法的正确率和鲁棒性 选用不同类型的视频素材对文中算法进行实验 ,并与其他方法进行比较 。 展开更多
关键词 数字视频 字幕检测 像素密度 鲁棒性 文字提取
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体育视频分析 被引量:15
11
作者 童晓峰 刘青山 卢汉清 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1242-1251,共10页
体育视频因为拥有数量庞大的受众群体和巨大的商业应用前景而备受研究者和工业界的关注.文中从底层特征提取、中级关键字生成、高级语义推理、相关应用研究和原型系统开发等方面,综述了近年来体育视频分析的研究进展以及可能的发展趋势.
关键词 体育视频分析 语义推理 事件检测 视频摘要 特征提取
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利用OCR识别技术实现视频中文字的提取 被引量:22
12
作者 陈义 李言俊 孙小炜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期180-183,共4页
为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取,提出了一套简捷而有效的方法。首先进行文字事件检测,然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制,最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕,提出的叠加水平和垂直方向边缘的方... 为了在视频图像中进行字幕信息的实时提取,提出了一套简捷而有效的方法。首先进行文字事件检测,然后进行边缘检测、阈值计算和边缘尺寸限制,最后依据文字像素密度范围进一步滤去非文字区域的视频字幕,提出的叠加水平和垂直方向边缘的方法,加强了检测到的文字的边缘;对边缘进行尺寸限制过滤掉了不符合文字尺寸的边缘。应用投影法最终确定视频字幕所在区域。最后,利用OCR识别技术对提取出来的文字区域进行识别,完成视频中文字的提取。以上方法的结合保证了提出算法的正确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 光学文字识别 文字事件检测 数字视频
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基于HMM的融合多模态的事件检测 被引量:4
13
作者 张玉珍 丁思捷 +2 位作者 王建宇 戴跃伟 陈钱 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1638-1642,共5页
事件检测是视频语义分析中的一大难题。在视频中有多种语义丰富的模态信息,融合多模态信息可以帮助准确的检索出所需的事件。提出了一种基于HMM有效融合多模态对象的足球视频语义分析方法。首先从视频中抽取音频流,然后基于CHMM将音频... 事件检测是视频语义分析中的一大难题。在视频中有多种语义丰富的模态信息,融合多模态信息可以帮助准确的检索出所需的事件。提出了一种基于HMM有效融合多模态对象的足球视频语义分析方法。首先从视频中抽取音频流,然后基于CHMM将音频分类。接着根据时间对应关系将音频对象与视频流融合,然后在相应的视频流镜头中基于DHMM融合多种模态对象实现精彩事件如射门、犯规及一般事件的检测,对射门事件进一步结合比分字幕的出现检测进球事件。另外,对DHMM模型的结构、参数初始值尤其是参数约束条件进行了详细地描述。实验证实提出的算法具有较好的效率。 展开更多
关键词 多模态融合 视频语义分析 隐马尔科夫模型 事件检测
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基于超图模型的复杂视频事件检测 被引量:2
14
作者 柯佳 詹永照 +1 位作者 陈潇君 汪满容 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4770-4774,共5页
近年来,语义事件分析越来越受到重视,典型语义事件的检测与识别是一个具有挑战性的研究领域。提出了基于超图模型的复杂视频事件检测方法,通过分析对象的运动轨迹,检测出视频中的所有子事件并构建时序关系图及依赖关系图,从而生成子事... 近年来,语义事件分析越来越受到重视,典型语义事件的检测与识别是一个具有挑战性的研究领域。提出了基于超图模型的复杂视频事件检测方法,通过分析对象的运动轨迹,检测出视频中的所有子事件并构建时序关系图及依赖关系图,从而生成子事件超图,并通过谱超图聚类分析来检测相应的复杂事件。采用图变换工具AGG进行模拟实验,其实验结果表明,该方法具有较高的准确率与召回率。 展开更多
关键词 视频语义 视频事件检测 时序关系 超图模型 谱超图聚类
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基于球门检测的足球视频精彩事件提取 被引量:2
15
作者 周艺华 侍伟敏 段立娟 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期103-107,共5页
为了提高足球视频精彩事件检测效率,提出了一种基于双投影法的球门镜头检测算法,并在此基础上提出了基于球门检测的精彩事件提取算法.实验结果表明,该算法比常规算法取得了更好的检测效果,生成的精彩视频摘要大约为原视频的5%.
关键词 图像理解 事件检测 二值图像投影 球门检测 视频摘要
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基于半监督聚类的微视频标注方法 被引量:2
16
作者 彭太乐 张文俊 +1 位作者 蓝建梁 谢志峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期948-952,共5页
针对微视频语义标注问题,提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度,以镜头事件为单位,用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法,优化目标函数,使得最终的聚类结果既体现类间的低耦合及类内的高聚合,... 针对微视频语义标注问题,提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度,以镜头事件为单位,用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法,优化目标函数,使得最终的聚类结果既体现类间的低耦合及类内的高聚合,又体现类内局部的数据分布密度。该聚类算法实现了诸如微视频等多属性异构数据的聚类,提高了微视频标注效果。实验结果表明,所提微视频标注方法具有很强的语义表达能力,该聚类方法也具有很强的聚类准确度。 展开更多
关键词 微视频标注 运动目标检测 事件驱动 半监督聚类
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智能视频异常事件检测方法综述 被引量:9
17
作者 王思齐 胡婧韬 +2 位作者 余广 祝恩 蔡志平 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期1393-1405,共13页
视频异常事件检测问题是计算机视觉领域的重要研究课题之一,旨在基于模式识别和计算机视觉方法智能地从监控视频中自动检测出需要关注的异常事件或行为,在实际生活中有广泛的应用和巨大的潜在需求,是人工智能技术落地的重要方向之一。同... 视频异常事件检测问题是计算机视觉领域的重要研究课题之一,旨在基于模式识别和计算机视觉方法智能地从监控视频中自动检测出需要关注的异常事件或行为,在实际生活中有广泛的应用和巨大的潜在需求,是人工智能技术落地的重要方向之一。同时,近年来以深度学习为代表的新兴机器学习技术及其在各个领域中取得的巨大成功,极大地启发了各类先进技术在视频异常事件检测问题中的应用。首先回顾了视频异常事件检测问题的定义和面临的主要挑战,随后从视频异常检测包含的3个最主要的技术环节(视频事件提取、视频事件表示、视频事件建模与检测)对当前主流视频异常事件检测技术进行了介绍,并对其各自的优缺点进行了分析和总结。最后,介绍视频异常检测领域中常用的基准测试数据集和相应的评价指标,对比当前主流方法的视频异常事件检测性能,对这些方法进行讨论并给出结论和展望。 展开更多
关键词 视频异常检测 机器学习 人工智能 前景提取 特征提取 表示学习 正常事件建模
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融合HCRF和AAM的足球视频精彩事件检测 被引量:3
18
作者 同鸣 丁力伟 姬成龙 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期225-236,共12页
精彩事件检测在体育视频语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.利用隐条件随机场(hidden conditional random field,HCRF)模型在表达和识别语义事件方面的强大功能,创新性地提出了一种融合了HCRF和情感激励模型(affe... 精彩事件检测在体育视频语义分析领域具有很高的学术研究价值和广泛的市场应用前景.利用隐条件随机场(hidden conditional random field,HCRF)模型在表达和识别语义事件方面的强大功能,创新性地提出了一种融合了HCRF和情感激励模型(affective arousal model,AAM)的精彩事件检测方法.首先,通过精彩事件视频结构语义分析,定义了13种多模态语义线索,以准确描述精彩事件富含的语义信息;其次,在基于概念格的多模态语义线索聚类基础上,添加时域特征信息,以构建特征值加权的情感激励模型,得到了各类精彩事件的情感激励值;最后,在小规模训练样本情况下,有效建立了各类精彩事件检测的HCRF模型,基于视频语义镜头序列、情感激励值序列和精彩事件之间的映射关系,从多模态语义线索、视频结构语义、情感语义等多个维度挖掘了精彩事件的潜在规律,实现了同一HCRF模型下各类精彩事件的同时检测.实验证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 视频语义分析 事件检测 隐条件随机场 情感语义 语义标注 概念格
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适用于密集人群的异常事件实时检测方法 被引量:2
19
作者 潘磊 周欢 王明辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第6期1719-1723,共5页
在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法.该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然后对全局光流值进行卡尔曼滤波,并对残差进行分析;假设残差在... 在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法.该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然后对全局光流值进行卡尔曼滤波,并对残差进行分析;假设残差在正常状态下服从高斯分布,利用假设检验加以验证;运用最大似然(ML)估计得到残差的概率分布;在一定置信度下,确定正常状态的可信区间和异常状态的判定公式,并以此判断异常事件是否发生.实验结果表明,该方法对尺寸为320×240的视频,平均检测时间低至0.023 s/frame,且准确率可达95%以上.因而,该方法在保证较高检测率的同时,还具有良好的实时性. 展开更多
关键词 智能视频监控 异常事件检测 光流法 卡尔曼滤波 残差分析
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结合语义概念和双流特征模型的复杂事件检测 被引量:1
20
作者 张建明 黄伟康 詹永照 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2020年第1期60-66,共7页
针对已有复杂视频事件检测方法未能有效利用语义概念信息的问题,提出了结合语义概念和双流特征模型的复杂事件检测方法.该方法采用动作检测器和对象概念检测器,得到动态概念和静态概念.提出针对任务的优选概念子集生成方法,并以此构建... 针对已有复杂视频事件检测方法未能有效利用语义概念信息的问题,提出了结合语义概念和双流特征模型的复杂事件检测方法.该方法采用动作检测器和对象概念检测器,得到动态概念和静态概念.提出针对任务的优选概念子集生成方法,并以此构建基于优选概念子集的视频事件检测器.同时构建光流图像和空间流序列的双流特征卷积神经网络模型加LSTM的事件分析表达模型,进而将两流事件分析结果进行融合分类检测.最后将基于语义概念的事件分类分析结果和基于双流模型的事件分类分析结果进行决策融合,最终检测出复杂事件.在典型的复杂事件数据集上将所提算法与相关算法进行了对比试验.结果表明,所提的方法有了实质性的改进,准确率达到了81.1%,相比于最优算法提高了5.7%. 展开更多
关键词 视频内容理解 语义概念 深度学习 事件检测 视频分析
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