【摘 要】
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复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题,而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称.针对TRECVID-SED评测集,提出了一种基于卷积神经网络(C
【机 构】
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北京邮电大学信息与通信工程学院多媒体通信与模式识别实验室
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复杂监控视频中事件检测是一个具有挑战性的难题,而TRECVID-SED评测使用的数据集取自机场的实际监控视频,以高难度著称.针对TRECVID-SED评测集,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)级联网络和轨迹分析的监控视频事件检测综合方案.在该方案中,引入级联CNN网络在拥挤场景中准确地检测行人,为跟踪行人奠定了基础;采用CNN网络检测具有关键姿态的个体事件,引入轨迹分析方法检测群体事件.该方案在国际评测中取得了很好的评测排名:在6个事件检测的评测中,3个事件检测排名第一.
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