视频监控下利用改进型YOLOv3的弱监督式异常行为检测

来源 :光学技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chen1155588
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了对监控视频中的异常行为进行准确高效地检测,提出了一种利用改进型YOLOv3的弱监督式异常行为检测。采用多尺度融合的方式改进YOLOv3网络,利用改进型YOLOv3完成视频中的目标检测,提高计算效率与方法的通用性;利用光流可有效捕捉运动信息这一特性,提出大尺度光流直方图描述符(LSOFH)描述目标行为,以更好地提取异常行为特征;训练最小二乘支持向量机(LSSVM),用于识别监控视频中的异常行为。基于MATLAB仿真平台对所提方法进行实验论证,结果表明,相比于其他方法,所提方法在UCSD数据集、UM
其他文献
随着科学技术的不断发展,人们对于农业发展也提出了更高的要求.在新经济背景下,农业经济的可持续发展是“三农”问题的主要矛盾,相关管理部门需要不断提高对可持续发展的重视
作为改革开放的前沿城市,近年来,深圳市以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,以转变政府职能为核心,以“数字政府”建设为抓手,持
期刊
商业模式创新通过创新产品、网络及市场等给企业创造了新的价值,成为企业改善经营并提升竞争力的重要方式.本文选取60家创业板上市企业为样本,对商业模式创新类型及创新程度