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公开(公告)号:CN116704444A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310763676.5
申请日:2023-06-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于级联注意力U‑Net的视频异常事件检测方法,属于视频处理技术领域,由于深度神经网络具有强大的特征提取能力和表征能力,基于深度学习的视频异常事件检测方法被广泛应用。深度神经网络通过大量的实验数据进行训练,无须手工设计特征,将特征提取和模型构建整合在一起,实现端到端的异常事件检测方法。本发明提出了基于级联注意力U‑Net的视频异常事件检测方法,在第一个注意力U‑Net块中结合时间迁移模块作为帧预测模型,第二个和第三个注意力U‑Net级联模块作为帧重构模块,最后结合预测帧和重构帧计算异常分数完成异常事件识别,进一步提升检测性能。
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公开(公告)号:CN206258894U
公开(公告)日:2017-06-16
申请号:CN201621043068.9
申请日:2016-09-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本实用新型公开了一种智能出租车运营管理系统,它包括:出租车管理中心(1)、设在出租车上的RFID射频卡(2)、设于客户端服务器(3)上的RFID读卡器(4),其中出租车管理中心(1)通过公用网络连接客户端服务器(3)。本实用新型实现了对出租车管理中三项基本信息(包括出租车、车主和司机)的统一对应,协调了管理工作,同时也方便了司机办理一些相关个人业务。此外,本管理系统还通过利用微型主机和无线通讯装置,实现出租车与出租车管理中心和客户端服务器的即时通讯,方便双方协调调度和对出租车实施监管;利用GPS模块精确定位出租车,实现了对出租车的准确协调和管理,方便了司机和乘客双方;避免了乱收费的行为。
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