基于深度学习的异常事件检测

来源 :电子学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：liuyi_wenzhou

【摘要】

：

面对复杂场景下异常事件检测的准确率偏低的情况,本文提出一种基于深度学习的异常事件检测方法,并将此方法扩展为异常事件分类方法.利用神经网络模型提取特征,将群体发散聚集事件,群体密集聚集事件,群体逃散事件和追赶事件这4种异常事件进行检测和分类.通过PKU-SVD-B测试集对训练出来的模型进行测试实验,并在UMN数据集上与几种方法做了对比实验,验证了本文提出的基于深度学习的异常事件检测算法,在适应多种不

【作者】

：

闻佳王宏君邓佳刘鹏飞

【机构】

：

燕山大学信息科学与工程学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北省软件工程国家重点实验室

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

异常检测异常分类深度学习图像处理卷积神经网络特征提取 abnormal detectionabnormal classificationdeep le

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