本發明公布了一種基于時間遞歸神經網絡(recurrent?neural?network)的人群異常檢測和定位系統及方法。該方法在對采集到的樣本數據進行預處理的基礎上對場景進行網格化劃分,將由n幀構成的視頻片段劃分成多個時空塊。然后從每個時空塊中構造多規模光流直方圖和Gabor小波紋理特征。向量化并合并多個時空塊中的特征,將視頻片段作為時間序列,分別利用時間遞歸神經網絡的隱含節點和反饋節點來發現空間維度和時間維度的關系,訓練能檢測長依賴關系的時間遞歸神經網絡模型。最后利用該模型進行人群異常檢測和定位。該方法具有較好的實時性和準確性,能檢測由少數個體或者是由大量個體觸發的異常。
聲明:
“基于時間遞歸神經網絡的人群異常檢測和定位系統及方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)