基于CNN的监控视频事件检测

发布时间：2017-11-25 21:10

  本文关键词：基于CNN的监控视频事件检测

  更多相关文章： 卷积神经网络 事件检测 行人检测 目标跟踪 轨迹分析

【摘要】：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.
【作者单位】： 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;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着监控设备的发展与普及,研发监控视频事件检测(Surveillance event detection,SED)技术具有重要意义.TREC(Text Retrieval Conference)[1]由美国国家标准技术研究院(National Instituteof Standards and Technology,NIST)[2]主办,是文本检索领域最权威的评测会议.2001年,NI

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本文编号：1227397