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J-GLOBAL ID：201802266639057605   整理番号：18A1092761

ニューラルネットワークに基づく密集者ビデオ異常検出【JST・京大機械翻訳】

Anomaly detection in dense crowd video based on neural network

著者 (3件)： Huang He (上海大学通信与信息工程学院 上海200072) ,  Yu Yaping (上海大学通信与信息工程学院 上海200072) ,  Zhang Zhijiang (上海大学通信与信息工程学院 上海200072)
資料名： Dianzi Celiang Jishu  (Dianzi Celiang Jishu)
巻： 40  号： 11  ページ： 103-107  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3330A  ISSN： 1002-7300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人々のシーン分析は,現在のインテリジェントモニタリング技術のホットな話題であり,特に混雑した環境において,歩行者間の深刻なオクルージョン,照明の不均一分布,および集団分布の多様性がある。本論文では、ビデオの特徴に対して、2種類の人の運動情報を描く、畳み込みニューラルネットワークの入力特徴図を提案し、密集人のシーン中の異常事件の検出に用いる。まず、抽出したオプティカルフロー場を基礎とし、それぞれスタックオプティカルフロー図と脈線図を構築し、次に、異なるタイプの入力特徴図を訓練サンプルとして、それぞれ畳込みニューラルネットワークに送り、訓練を行った。次に,訓練されたモデルを異常検出器として,対応するタイプの特徴マップのテストサンプルの正の異常を判断する。最後に、実験を通じて、異なる類型の特徴図の優劣を分析し、そして本方法が異常事件を有効に検出できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 歩行者 ,  モデル ,  オクルージョン ,  *ニューラルネットワーク ,  オプティカルフロー ,  *録画装置
準シソーラス用語： 特徴マップ ,  ダイアグラム ,  畳込みニューラルネットワーク ,  不均一分布 ,  *異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： abnormal event detection ,  crowded scene ,  stacked optical flow ,  streaklines

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  生体計測  (EL03020C) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  ビデオ ,  異常検出