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基于深度学习的视频目标异常行为分析
基于深度学习的视频目标异常行为分析
作者:
徐飞
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
深度学习
骨架模型
考场监控
摘要:
为了使视频监控系统达到较高的智能化水平,提高工作效率,实现自动检测并反馈异常情况,该文提出了一种基于深度学习的视频目标异常行为分析算法,针对考场和网上评卷监控视频,判断目标是否存在异常行为,基于目标及骨架模型检测、目标跟踪和目标行为分析多端结合的方法在此方面更有效,在考场和网上评卷监控视频中的考生和老师异常行为分析具有明显的效果,能够解决考场和网上评卷监控视频中人工查找异常,工作效率低及视频存储冗余大,无法过滤无关紧要的视频等问题。
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文献信息
篇名
基于深度学习的视频目标异常行为分析
来源期刊
电脑知识与技术:学术版
学科
工学
关键词
深度学习
骨架模型
考场监控
年,卷(期)
2019,(7Z)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
230-232
页数
3页
分类号
TP18
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
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单位
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H指数
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1
徐飞
6
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骨架模型
考场监控
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研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
主办单位:
时代出版传媒股份有限公司
中国计算机函授学院
出版周期:
旬刊
ISSN:
1009-3044
CN:
34-1205/TP
开本:
出版地:
安徽合肥市濉溪路333号
邮发代号:
26-188
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
41621
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