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光学影像序列中基于多视角聚类的群组行为分析
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作者 李学龙 陈穆林 王琦 《中国科学:信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第9期1227-1241,共15页
群组行为分析是光学影像序列分析中的一项重要课题,在近年来引起了人工智能领域研究人员的广泛关注.与行人个体相比,群组能提供更高层的语义表示,为分析人群运动模式提供基础.本文将人群影像序列中的影像块作为研究对象,提出了一种基于... 群组行为分析是光学影像序列分析中的一项重要课题,在近年来引起了人工智能领域研究人员的广泛关注.与行人个体相比,群组能提供更高层的语义表示,为分析人群运动模式提供基础.本文将人群影像序列中的影像块作为研究对象,提出了一种基于多视角聚类的群组行为分析方法,对运动模式不同的群组进行区分,主要研究内容有:(1)提出了基于特征点的影像块构图方法,从交互关系、空间位置、运动方向分布,以及运动规律等方面衡量影像块之间的关系;(2)提出了一种多视角聚类方法,通过融合多种特征对每个影像块分配类标签,并引入图多样性正则项以避免特征冗余;(3)提出了一种类合并方法,根据类内特征点的运动方向和类中心位置坐标,对关联度较高的类别进行合并,自动确定最终群组数目.CUHK人群数据集上的实验结果证明了该方法能够准确划分出影像数据中的群组.另外,与现有方法相比,本文提出的多视角聚类方法也在不同数据集上取得了较好的实验结果. 展开更多
关键词 人群分析 群组行为分析 聚类算法 图聚类 多视角聚类
城市型风景名胜区入口空间构成与人群行为研究 预览
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作者 杨柳 胡一可 《中国园林》 北大核心 2018年第A02期134-139,共6页
以承德避暑山庄入口空间为例,进行实地调研并采集人群行为数据。分析城市型风景名胜区入口空间的构成要素、与邻接城市的空间关系等空间特征。总结入口空间的人群活动类型,基于计算机视觉技术,提取人群行为轨迹,分别从时、空维度探讨人... 以承德避暑山庄入口空间为例,进行实地调研并采集人群行为数据。分析城市型风景名胜区入口空间的构成要素、与邻接城市的空间关系等空间特征。总结入口空间的人群活动类型,基于计算机视觉技术,提取人群行为轨迹,分别从时、空维度探讨人群行为与空间要素的关系。从使用者角度出发,剖析空间问题与需求,进而提出入口空间的优化改造建议,为空间设计精细化提供参考. 展开更多
关键词 风景园林 城市型风景名胜区入口空间 计算机视觉技术 人群行为分析 优化建议
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人群行为分析研究综述 预览
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作者 王曲 赵炜琪 +2 位作者 罗海勇 门爱东 赵方 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第12期2353-2365,共13页
近年来,人群行为分析成为计算机视觉领域中备受关注的研究方向,主要运用于智能视频监控、人机交互、智能家居、视频检索等领域,以视频中运动人群的行为分析和理解为研究目的,对输入序列图像中的运动目标进行运动检测、匹配和建模.文中... 近年来,人群行为分析成为计算机视觉领域中备受关注的研究方向,主要运用于智能视频监控、人机交互、智能家居、视频检索等领域,以视频中运动人群的行为分析和理解为研究目的,对输入序列图像中的运动目标进行运动检测、匹配和建模.文中对人群行为分析的研究现状以及典型算法进行全面综述.首先对当前人群行为数据库进行简要介绍并分类比较;之后根据人群行为分析算法核心侧重点的不同,将人群行为分析算法分为基于特征和基于模型两大类,并根据每一大类各自的特点进行细分和比较,详细介绍了每类中具有代表性的算法,分析各算法的优缺点和适用的人群场景;最后总结了人群行为分析中的困难和挑战,对该研究领域的发展进行展望. 展开更多
关键词 人群行为识别 异常检测 运动轨迹 目标跟踪
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基于速度场简化的人群行为分析 预览 被引量:4
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作者 李楠 张志敏 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期 490-496,共7页
针对视频监控中人群异常行为难于被检测的问题,提出了一种基于速度场简化的人群行为分析方法。速度场简化方法利用拓扑简化和聚类算法对人群运动的速度场进行分析,提取出入群运动的宏观行为信息,之后利用这些信息检测人群中发生的各... 针对视频监控中人群异常行为难于被检测的问题,提出了一种基于速度场简化的人群行为分析方法。速度场简化方法利用拓扑简化和聚类算法对人群运动的速度场进行分析,提取出入群运动的宏观行为信息,之后利用这些信息检测人群中发生的各种异常事件。与其它方法相比,速度场简化方法具有不需要训练的优点,并且具有较好的鲁棒性。在买验中,利用速度场简化方法对人群整体行为异常、人群速度异常、人群间行为异常这三类事件进行了检测。实验结果表明,该方法的检测结果与真实情况十分接近,能够 展开更多
关键词 视频监控 人群行为分析 速度场简化 拓扑分类 聚类算法
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结合群组动量特征与卷积神经网络的人群行为分析 预览 被引量:2
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作者 成金庚 计科峰 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第14期79-85,共7页
针对现阶段人群行为分析的特征提取效果不佳,人群行为分析结果达不到视频分析的要求。提出一种基于人群群组级别的动量特征,分别表示人群的集体性、稳定性和冲突性,然后将三组人群群组动量特征输入至卷积神经网络进行训练,最后在Violenc... 针对现阶段人群行为分析的特征提取效果不佳,人群行为分析结果达不到视频分析的要求。提出一种基于人群群组级别的动量特征,分别表示人群的集体性、稳定性和冲突性,然后将三组人群群组动量特征输入至卷积神经网络进行训练,最后在Violence数据集上进行人群行为分析实验。实验结果表明,提出的群组动量特征能够在群组级别表达出人群的基本特性,这些特性在人群行为分析中能够建立可识别较高的特征,在Violence数据集上的测试结果显示。提出的群组动量特征能够扩展到独立场景,对于任何场景的人群行为分析都能够获得鲁棒的基础动量特征,而采用卷积神经网络进行的训练和分类,能够提升人群行为分析的精确度。与传统特征及分类方法相比,在各种不同的独立场景中,将标注结果精度提升了13%左右,在视频场景人群行为分析中具有较强的实践意义。 展开更多
关键词 人群行为分析 视频场景 群组动量特征 深度卷积神经网络
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