基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了分析视频监控中行人和车辆的行为,本文提出了一种多观察层次动态贝叶斯网络模型.首先,行人和车辆的行为用静态、动态及相互关系特征来表示.然后将其作为模型的输入,通过网络提取和分析目标的行为及其相互关系.同时,本文设计了一个简单的模型选择准则,从候选模型池中选择适合当前场景的模型来减小计算复杂度.实验结果表明本文提出的方法能有效的分析视频监控场景中行人和车辆的行为.
推荐文章
基于动态贝叶斯网络的体育视频分析
DBN
视频分析
kalman滤波
EM算法
基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法
动态故障树
离散时间贝叶斯网络
数字飞控计算机系统
可靠性分析
基于贝叶斯网络的遥感云用户行为认证方法
用户行为认证
贝叶斯网络
遥感云服务平台
行为分析
云计算
多贝叶斯网络分类器集成模型研究
贝叶斯网络
分类器集成模型
结构学习
约束信息熵
免疫遗传算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于多观察层次动态贝叶斯网络的视频行为分析
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 视频监控 动态贝叶斯网络 行为分析 模型选择
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 124-132
页数 分类号 TP319
字数 5602字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 单勇 空军工程大学电讯工程学院 18 100 6.0 9.0
2 张晓燕 空军工程大学电讯工程学院 27 179 9.0 12.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (2)
二级引证文献  (4)
1978(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
视频监控
动态贝叶斯网络
行为分析
模型选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
论文1v1指导