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| 1 | 时序CNN与稀疏光流融合的视频人车异常检测显示文摘大多现存的监控视频异常检测方法都是基于繁琐的特征提取,检测性能不佳,时间效率低下。考虑到视频检测中效率对实际应用的影响,提出一种基于时序CNN与鲁棒稀疏光流融合的视频异常检测方法。该方法在CNN基础上结合语义特征与时间特征的优点定位异常区域,进一步利用光流对异常行为进行检测。实验结果表明,该方法可以有效降低视频检测中的错误率,并且保持较高的准确率以及高效地对视频中的人车异常行为进行检测。 | 李飞 李婷 夏红霞 刘文璇 | 2022 | 计算机与数字工程2022，50，8： | 1 |
| 2 | 改进KCF与轨迹关联的监控视频目标跟踪显示文摘监控视频受到现实场景、周边环境与拍摄设备的限制,所记录的信息会受到一定的噪声影响。论文以核相关滤波提取方法为基础,结合了现有的深度学习技术及跟踪方法,针对目标检测与跟踪算法中的特征表达和ID转换等难点问题进行了研究。结果显示该方法在针对目标漂移形变时具有良好的鲁棒性,且能很好地改进跟踪过程中的ID转换问题。 | 李飞 刘文璇 夏红霞 | 2021 | 计算机与数字工程2021，49，9： | 0 |
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