本文關(guān)鍵詞：基于CNN的監(jiān)控視頻事件檢測

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【摘要】：復(fù)雜監(jiān)控視頻中事件檢測是一個具有挑戰(zhàn)性的難題,而TRECVID-SED評測使用的數(shù)據(jù)集取自機場的實際監(jiān)控視頻,以高難度著稱.針對TRECVID-SED評測集,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和軌跡分析的監(jiān)控視頻事件檢測綜合方案.在該方案中,引入級聯(lián)CNN網(wǎng)絡(luò)在擁擠場景中準(zhǔn)確地檢測行人,為跟蹤行人奠定了基礎(chǔ);采用CNN網(wǎng)絡(luò)檢測具有關(guān)鍵姿態(tài)的個體事件,引入軌跡分析方法檢測群體事件.該方案在國際評測中取得了很好的評測排名:在6個事件檢測的評測中,3個事件檢測排名第一.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院多媒體通信與模式識別實驗室;
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 隨著監(jiān)控設(shè)備的發(fā)展與普及,研發(fā)監(jiān)控視頻事件檢測(Surveillance event detection,SED)技術(shù)具有重要意義.TREC(Text Retrieval Conference)[1]由美國國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院(National Instituteof Standards and Technology,NIST)[2]主辦,是文本檢索領(lǐng)域最權(quán)威的評測會議.2001年,NI

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