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基于AE-LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法
被引量：
8
1
作者
许奕杰
王嵘
+1 位作者
万永菁
孙静
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期323-330,共8页
针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型...
针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,具有很好的实际应用前景。
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关键词
机场周界
入侵报警系统
AE-LSTM
隐含编码特征
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职称材料
基于条件轻量级神经网络的视频入侵检测算法
被引量：
3
2
作者
陈天宇
楚程钱
+2 位作者
万思远
万永菁
孙静
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期152-160,共9页
机场安防场景需要快速准确地对入侵目标进行检测及报警,现有的算法计算量大,无法满足实时处理需求。针对该问题,结合传统高斯混合模型的前景提取算法与轻量级神经网络,设计基于条件计算的轻量级入侵检测算法。在前景提取阶段使用基于信...
机场安防场景需要快速准确地对入侵目标进行检测及报警,现有的算法计算量大,无法满足实时处理需求。针对该问题,结合传统高斯混合模型的前景提取算法与轻量级神经网络,设计基于条件计算的轻量级入侵检测算法。在前景提取阶段使用基于信息熵的自适应学习因子更新算法动态更新高斯混合模型的学习因子,减小高斯混合模型面对镜头突入时造成模型失效的概率。目标检测阶段以ResNeXt作为主干网络,将小型ResNet作为策略网络,使混合感受野的深度可分离卷积作为残差块,设计基于条件计算的轻量级神经网络,降低网络推理时的计算量。实验结果表明,该算法在监控视频数据集和OTB100数据集上的误检率分别4.4%、9.2%,漏检率分别为2.3%、9.8%,与Faster-YOLO等传统目标检测算法相比,该算法在保证检测精度的情况下使检测速度平均提高了2.6倍。
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关键词
视频入侵检测
高斯混合模型
信息熵
轻量级神经网络
条件计算
模型剪裁
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职称材料
一种改进的适用于监控视频的轻量级入侵检测算法及其应用
被引量：
2
3
作者
陈涛
陈天宇
+2 位作者
万永菁
王嵘
孙静
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期734-741,共8页
由于传统的目标检测算法较为复杂,在算力、存储空间有限的场景下无法实时检测,因此本文提出了一种轻量级入侵检测算法。首先采用自适应更新率的混合高斯前景提取算法提取初筛目标,然后基于改进的残差压缩网络(R-SqueezeNet)对初筛目标...
由于传统的目标检测算法较为复杂,在算力、存储空间有限的场景下无法实时检测,因此本文提出了一种轻量级入侵检测算法。首先采用自适应更新率的混合高斯前景提取算法提取初筛目标,然后基于改进的残差压缩网络(R-SqueezeNet)对初筛目标进行识别分类。实验结果表明,该算法在不降低检测精度的前提下,比传统算法的检测速度平均提升了30倍,模型体积缩减至YOLOv3-tiny算法的1/40。
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关键词
监控视频
入侵检测
轻量级
自适应更新率
R-SqueezeNet
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职称材料
题名
基于AE-LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法
被引量：
8
1
作者
许奕杰
王嵘
万永菁
孙静
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海卓希智能科技有限公司研发部
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期323-330,共8页
基金
国家自然科学基金(61872143)。
文摘
针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,具有很好的实际应用前景。
关键词
机场周界
入侵报警系统
AE-LSTM
隐含编码特征
Keywords
airport perimeter
intrusion alarm system
AE-LSTM
hidden encoder feature
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于条件轻量级神经网络的视频入侵检测算法
被引量：
3
2
作者
陈天宇
楚程钱
万思远
万永菁
孙静
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海卓希智能科技有限公司研发部
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期152-160,共9页
基金
国家自然科学基金(61872143)。
文摘
机场安防场景需要快速准确地对入侵目标进行检测及报警,现有的算法计算量大,无法满足实时处理需求。针对该问题,结合传统高斯混合模型的前景提取算法与轻量级神经网络,设计基于条件计算的轻量级入侵检测算法。在前景提取阶段使用基于信息熵的自适应学习因子更新算法动态更新高斯混合模型的学习因子,减小高斯混合模型面对镜头突入时造成模型失效的概率。目标检测阶段以ResNeXt作为主干网络,将小型ResNet作为策略网络,使混合感受野的深度可分离卷积作为残差块,设计基于条件计算的轻量级神经网络,降低网络推理时的计算量。实验结果表明,该算法在监控视频数据集和OTB100数据集上的误检率分别4.4%、9.2%,漏检率分别为2.3%、9.8%,与Faster-YOLO等传统目标检测算法相比,该算法在保证检测精度的情况下使检测速度平均提高了2.6倍。
关键词
视频入侵检测
高斯混合模型
信息熵
轻量级神经网络
条件计算
模型剪裁
Keywords
video intrusion detection
Gaussian mixture model
information entropy
lightweight neural network
conditional computation
model tailoring
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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职称材料
题名
一种改进的适用于监控视频的轻量级入侵检测算法及其应用
被引量：
2
3
作者
陈涛
陈天宇
万永菁
王嵘
孙静
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海卓希智能科技有限公司研发部
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期734-741,共8页
基金
国家自然科学基金(61872143)。
文摘
由于传统的目标检测算法较为复杂,在算力、存储空间有限的场景下无法实时检测,因此本文提出了一种轻量级入侵检测算法。首先采用自适应更新率的混合高斯前景提取算法提取初筛目标,然后基于改进的残差压缩网络(R-SqueezeNet)对初筛目标进行识别分类。实验结果表明,该算法在不降低检测精度的前提下,比传统算法的检测速度平均提升了30倍,模型体积缩减至YOLOv3-tiny算法的1/40。
关键词
监控视频
入侵检测
轻量级
自适应更新率
R-SqueezeNet
Keywords
surveillance video
intrusion detection
lightweight
adaptive update rate
R-SqueezeNet
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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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AE-LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法
许奕杰
王嵘
万永菁
孙静
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于条件轻量级神经网络的视频入侵检测算法
陈天宇
楚程钱
万思远
万永菁
孙静
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种改进的适用于监控视频的轻量级入侵检测算法及其应用
陈涛
陈天宇
万永菁
王嵘
孙静
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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