【摘 要】
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为实现复杂场景下端对端实时视频监控异常目标检测与定位,借鉴目标检测思路,提出端对端SSD实时视频监控异常目标检测与定位算法。本算法在卷积神经网络6个不同尺度卷积特征图
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61771420),河北省自然科学基金资助项目(F2016203422)
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为实现复杂场景下端对端实时视频监控异常目标检测与定位,借鉴目标检测思路,提出端对端SSD实时视频监控异常目标检测与定位算法。本算法在卷积神经网络6个不同尺度卷积特征图上采用2组3×3卷积核设置目标预选框得到异常分类及更加准确完整的异常目标边界框,完成异常检测一步式实现,同时该方法每秒可处理近58帧视频,满足实时性需要。本文算法在UCSD Ped1和Ped2中进行实验,并在3种不同评价准则下进行性能评估,在严格双像素准则下,Ped2中EER优于Cascade DNN 9.71%,优于Mohamma
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