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针对视频监控过程,使用运动目标的状态特征描述场景中存在的语义内容.基于DBSCAN聚类模型学习特征集的潜在结构,生成了运动行为模式集.使用高级Petri网刻画模式间的连续、并发等时序关系,构成复杂语义事件探测模型.无监督式的模式学习过程对低层噪声有较强的鲁棒性,而定性的事件描述模型对于高层事件的推理具有更强的灵活性.在实验中,通过聚类学习得到的行为模式,给出了事件Petri网的具体建模过程,并演示了"停留"与"偷车"两个感兴趣事件的探测结果.