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公开(公告)号：CN105608446B
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201610074818.7
申请日：2016-02-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请提供的视频流异常事件的检测方法及装置，将自动编码机堆叠起来构建深度神经网络框架，通过无监督的方式学习外形和运动信息的深度表述特征，设计单分类支持向量机作为正常与异常事件的分类器。为了更好地利用外形和运动信息的互补性，使用了两层信息融合方式来提高分类器的分类能力：前期的特征融合和后期的分类结果融合，两次的融合技术来更好利用外形和运动信息之间的互补性，提高了异常事件检测和定位的准确率。
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公开(公告)号：CN105608446A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610074818.7
申请日：2016-02-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00718 , G06K9/00744 , G06K9/6269
Abstract: 本申请提供的视频流异常事件的检测方法及装置，将自动编码机堆叠起来构建深度神经网络框架，通过无监督的方式学习外形和运动信息的深度表述特征，设计单分类支持向量机作为正常与异常事件的分类器。为了更好地利用外形和运动信息的互补性，使用了两层信息融合方式来提高分类器的分类能力：前期的特征融合和后期的分类结果融合，两次的融合技术来更好利用外形和运动信息之间的互补性，提高了异常事件检测和定位的准确率。
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