【摘 要】
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近年来公共安全越来越受到人们的重视,智能视频监控系统对公共安全发挥着极大的保障作用。事件检测作为智能视频监控系统的重要组成部分,是计算机视觉领域中的研究热点,同时
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近年来公共安全越来越受到人们的重视,智能视频监控系统对公共安全发挥着极大的保障作用。事件检测作为智能视频监控系统的重要组成部分,是计算机视觉领域中的研究热点,同时也是非常具有挑战性的任务之一。而目标检测作为事件检测的基础也倍受关注。本文对目标检测和事件检测两个方面进行了重点研究。目标检测方面,本文将Faster R-CNN应用于关键姿态的检测上,并且针对存在的问题进行了改进,采用了困难负样本挖掘、多分类模型训练和Soft-NMS等方法提高关键姿态检测的准确率。基于关键姿态的事件检测方法在2016年和2017年TRECVID-SED评测的Embrace和Pointing事件检测上均取得了第一名的成绩。评测结果表明本文所采用的方法切实有效,能够更好地提取到关键姿态中具有判别性的特征。事件检测方面,为了充分利用视频的时域信息,本文在基于关键姿态的事件检测的基础上,提出了基于时空域信息的事件检测方法。设计了一个基于ConvLSTM的时域序列分类网络—-CLITP(ConvLSTM Integrated with Temporal Pooling,CLITP),在检测关键姿态的基础上,利用该网络对关键姿态序列进行分类,同时利用视频的时空域信息提高检测效果。在2017年的SED评测中,我们将基于时空域信息的事件检测方法应用于ObjectPut事件上,取得了第一名的成绩,并且评测结果优于2016年的成绩。
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