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基于视频监控数据的人群行为分析和异常轨迹检测
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 论文主要工作内容第15-16页
    1.4 论文章节结构第16-19页
2 人群行为分析和轨迹异常检测及预测研究综述第19-27页
    2.1 视频监控场景分类第19-20页
    2.2 人群行为分析第20-24页
        2.2.1 轨迹特征提取第20-21页
        2.2.2 轨迹相似性度量第21-22页
        2.2.3 轨迹聚类分析第22-23页
        2.2.4 运动模式学习第23-24页
    2.3 异常轨迹检测第24-25页
    2.4 轨迹预测第25页
    2.5 本章小结第25-27页
3 基于主题模型的人群行为分析第27-49页
    3.1 基于SPE算法的轨迹特征提取第27-32页
        3.1.1 轨迹分段处理第27-28页
        3.1.2 运动参数计算第28页
        3.1.3 轨迹编码第28-29页
        3.1.4 轨迹降维处理第29-31页
        3.1.5 结构保持编码SPE算法第31-32页
    3.2 LDA主题模型介绍第32-36页
        3.2.1 Dirichlet分布第32-34页
        3.2.2 Fast LDA主题模型第34-36页
        3.2.3 Gibbs采样方法第36页
    3.3 基于Fast LDA算法的轨迹聚类分析第36-37页
    3.4 运动模式学习第37-39页
    3.5 实验结果及分析第39-48页
        3.5.1 轨迹特征提取第39-40页
        3.5.2 基于Fast LDA算法的轨迹聚类分析第40-46页
        3.5.3 运动模式学习第46-48页
    3.6 本章小结第48-49页
4 基于局部离群点的异常轨迹检测第49-61页
    4.1 测试轨迹预处理第50页
    4.2 基于K-LOF算法的异常轨迹检测第50-54页
        4.2.1 测试轨迹分类第50-53页
        4.2.2 异常轨迹检测第53-54页
    4.3 实验结果及分析第54-59页
        4.3.1 轨迹预处理第54-55页
        4.3.2 基于K-LOF算法的异常轨迹检测第55-59页
    4.4 本章小结第59-61页
5 基于长短型记忆神经网络的轨迹预测第61-77页
    5.1 LSTM产生的背景第61-63页
    5.2 基于LSTM神经网络的轨迹预测第63-73页
        5.2.1 LSTM神经网络模型第64-66页
        5.2.2 LSTM神经网络的训练第66-67页
        5.2.3 误差项沿时间反向传播第67-70页
        5.2.4 误差项传递到上一层第70页
        5.2.5 梯度下降法进行权值更新第70-73页
    5.3 实验结果及分析第73-75页
        5.3.1 基于LSTM的轨迹预测第73-75页
    5.4 本章小结第75-77页
6 总结与展望第77-79页
    6.1 工作总结第77-78页
    6.2 工作展望第78-79页
参考文献第79-83页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第83-87页
学位论文数据集第87页

 
论文编号BS3214533,这篇论文共87
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