基于風(fēng)險熵的視頻監(jiān)控布局模型研究
【學(xué)位授予單位】:中國人民公安大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:D631.2;TN948.6
【圖文】:
宏平均F1 90.69 94.12從表 3.2 和圖 3.1 可以看出,改進(jìn)的在對警情數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時,相比于傳統(tǒng) TF-IDF在分類效果有顯著提升。圖3.1 可以看出各個類別的 F 1值均有提升,其中“其他”類警情的分類效果提升最為明顯,提升了 8.3 個百分點,并且整個數(shù)據(jù)集的宏平均 F 1值由90.69%提高到 94.12%。因此通過實驗表明,改進(jìn)后的 TF-IDF 算法對于提高警情分類是
計 396.64 平方千米,是所在城市的人口大區(qū),以及非戶籍人口為主,流動人口多,是該市的治安街頭風(fēng)險熵模型分析和驗證,該區(qū)域示意圖如圖 究區(qū)域進(jìn)行劃分,以 500m×500m 的方格作為基個單元。案件數(shù)據(jù)選自 B 區(qū) 2016 年其中 10 個除重復(fù)數(shù)據(jù)與無效數(shù)據(jù)后,利用上一章所改進(jìn)的分類,最終得到共計 51008 條街頭警情數(shù)據(jù)。
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本文編號:2737371
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