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针对在极度拥挤场景下,由于场景中包含了过多的人和物,同时由于人力的限制,无法快速找出异常行为的问题,提出了一种基于梯度的拥挤场景异常检测算法,该方法通过将视频进行分割,然后提取梯度信息,计算高斯模型参数,再应用SOM(自组织映射)进行分类从而找出异常行为。
基于梯度的拥挤场景异常检测算法
【摘 要】
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针对在极度拥挤场景下,由于场景中包含了过多的人和物,同时由于人力的限制,无法快速找出异常行为的问题,提出了一种基于梯度的拥挤场景异常检测算法,该方法通过将视频进行分割,然后提取梯度信息,计算高斯模型参数,再应用SOM(自组织映射)进行分类从而找出异常行为。
【机 构】
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河池学院
【出 处】
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大众科技
【发表日期】
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2015年03期
【基金项目】
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河池学院青年课题（2014QN-N010）, 河池学院“计算机网络与软件新技术”重点实验室（院科研[2013]3号）
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