【摘 要】
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针对目前视频监控技术在保障公共安全方面的作用越来越重要这一现状,提出一种新的视频异常检测方法。首先在对视频的特征提取上,创新性地提出一种基于区域最值的稠密光流直方
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60972063);宁波市自然科学基金(2014A610065);宁波大学科研基金(理)/学科项目(XKXL1308)
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针对目前视频监控技术在保障公共安全方面的作用越来越重要这一现状,提出一种新的视频异常检测方法。首先在对视频的特征提取上,创新性地提出一种基于区域最值的稠密光流直方图描述符(Densely Sampled Maximum and Minimal Histogram of Optical Flow,Dense MHOF),该方法的主要思想是通过选取一定区域范围内多个光流直方图各个方向的最大与最小光流幅值来表征该区域的运动特征,从而实现对人群运动信息的有效表征。在字典构建上,有别于被其他文献广泛使用的综合字典学习方法,采用更具灵活性的解析字典学习,通过对正常事件的学习获得稀疏字典,随后计算测试样本在该字典下的重构误差来判断测试样本的正常与否。在标准异常行为库进行的实验表明,与目前几种经典方法相比,该文提出的方法取得了较好的性能。
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本文在分析贵州毕节试验区林业产业发展现状和条件的基础上,针对林业产业发展规模小、产业链短、产业幅窄、附加值不高、组织化程度低、集约经营水平不高、政策支持体系不完