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基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测
被引量：
4
1
作者
徐桂菲
王平
+3 位作者
罗凡波
王伟
胡军
宋秋霜
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第5期1389-1396,共8页
为检测人群突散异常,提出一种基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测方法。对于人群中的个体使用改进的多尺度卷积神经网络(MCNN)预测人群中每一个个体头部的坐标位置;根据提取出来的坐标点计算人群平均动能、人群密度值以及人群分布...
为检测人群突散异常,提出一种基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测方法。对于人群中的个体使用改进的多尺度卷积神经网络(MCNN)预测人群中每一个个体头部的坐标位置;根据提取出来的坐标点计算人群平均动能、人群密度值以及人群分布熵这3种人群运动状态特征值,以此减少计算量;将3种运动状态特征值放入基于差分进化粒子群优化的极限学习机(DE-PSO-ELM)中进行训练预测,得到人群运动状态,实现人群突散异常行为的检测。仿真结果表明,该算法对人群突散异常行为检测有较好的效果,检测准确率达到99.75%。
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关键词
突散异常检测
平均动能
人群密度值
人群分布熵
差分进化粒子群优化的极限学习机
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测
被引量：
4
1
作者
徐桂菲
王平
罗凡波
王伟
胡军
宋秋霜
机构
西华大学电气与电子信息学院
国网四川省电力公司达州供电公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第5期1389-1396,共8页
基金
教育部“春晖计划”基金项目(Z2012029)
四川省人工智能重点实验室基金项目(2016RYJ07)
西华大学研究生创新基金项目(ycjj2019108)。
文摘
为检测人群突散异常,提出一种基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测方法。对于人群中的个体使用改进的多尺度卷积神经网络(MCNN)预测人群中每一个个体头部的坐标位置;根据提取出来的坐标点计算人群平均动能、人群密度值以及人群分布熵这3种人群运动状态特征值,以此减少计算量;将3种运动状态特征值放入基于差分进化粒子群优化的极限学习机(DE-PSO-ELM)中进行训练预测,得到人群运动状态,实现人群突散异常行为的检测。仿真结果表明,该算法对人群突散异常行为检测有较好的效果,检测准确率达到99.75%。
关键词
突散异常检测
平均动能
人群密度值
人群分布熵
差分进化粒子群优化的极限学习机
Keywords
spurting anomaly detection
average population kinetic energy
population density value
population distribution entropy
DE-PSO-ELM
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测
徐桂菲
王平
罗凡波
王伟
胡军
宋秋霜
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
4
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参考文献
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