一种基于多层记忆增强与二次预测的视频异常检测方法

    公开(公告)号:CN116665098A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310622714.5

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于多层记忆增强与二次预测的视频异常检测方法,包括:对监控视频数据集进行预处理,构建时空立方体;将训练样本输入到自编码器中,利用自编码器对视频序列进行初步预测得到一次预测帧;将一次预测帧的表观特征和对应真实帧的光流特征融合,形成融合特征;将融合特征输入到多层记忆增强生成对抗网络,利用多层记忆增强生成对抗网络进行二次预测,得到二次预测帧;优化自编码器和多层记忆增强生成对抗网络;将测试样本依次输入到优化后的自编码器和多层记忆增强生成对抗网络得到异常分数,根据异常分数判断视频异常事件。本发明利用两次预测增大异常帧与正常帧之间的差距,从而提高了视频异常检测准确率。

    基于时空轨迹的群体运动移动簇模式排序方法

    公开(公告)号:CN108108407A

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201711306853.8

    申请日:2017-12-11

    CPC classification number: G06F16/2465 G06F16/9024 G06F16/9537

    Abstract: 本发明公开一种基于时空轨迹的群体运动移动簇模式排序方法,包括以下步骤:构建移动簇‑兴趣点二部图和基于重启式随机游走模型进行排序。本发明移动簇基于重启式随机游走模型对移动簇进行重要性排序问题可以转换为“移动簇‑兴趣点”图中顶点的重要性计算问题,每个顶点的概率值代表该顶点的重要性,概率值越大说明该顶点越重要,利用该模型对移动簇进行重要性排序易于实现,不需要用户设置过多的参数便可以自动完成排序过程。

    一种基于电子标签的条烟防伪系统

    公开(公告)号:CN102737325A

    公开(公告)日:2012-10-17

    申请号:CN201210202980.4

    申请日:2012-06-19

    CPC classification number: H04L9/32

    Abstract: 本发明公开了一种基于电子标签的条烟防伪中间件体系结构,涉及非接触式的自动识别技术。该结构包括车间系统、RFID业务过程系统、企业中间件系统、云通信和验证系统以及终端系统。车间系统完成RFID相关硬件设备的配置,完成条烟的贴标;RFID业务过程系统完成RFID标签的产生,处理车间系统传送的数据形成ALE等事件格式传输到RFID的事件总线上;RFID的事件总线贯穿整个防伪系统;企业中间件主要对中间件体系的构件进行管理,同时实现条烟在生产和流通过程中的定位和跟踪;云通信和验证系统实现企业中间件和终端用户之间的通信,完成条烟防伪的查询。相对于条形码和红外线等识别技术,本发明呈现出明显的安全性、先进性、独特性和易操作性等特点。

    一种基于CRF标记学习的事件因果关系挖掘方法

    公开(公告)号:CN119293220A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411826159.9

    申请日:2024-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于CRF标记学习的事件因果关系挖掘方法,包括:对选取的参考数据集进行数据预处理,通过关系抽取提取四元组数据;构建Re‑net基线模型,在所述Re‑net基线模型中结合CRF算法,聚类生成辅助判别的伪标记,连接前向后向隐藏状态,观测标签序列的上下文信息,使用CRF进行标签序列建模,构建第一挖掘模型;将预处理后的数据输入所述第一挖掘模型进行训练并通过最大概率准则优化,在评价指标达标后获得优化完毕的第一挖掘模型;利用所述优化完毕的第一挖掘模型对大规模文本数据进行事件因果关系的挖掘。

    时间属性优先的时空轨迹数据文件在辅助存储设备中的存储方法

    公开(公告)号:CN107451233B

    公开(公告)日:2020-02-18

    申请号:CN201710609573.8

    申请日:2017-07-25

    Abstract: 本发明公开一种时间属性优先的时空轨迹数据文件在辅助存储设备中的存储方法,依据时间属性对轨迹的点数据进行重新组织,同一时刻的点数据集中存储,即:将移动对象同一时刻所有的点数据构成的结构称之为“帧”,然后按照时刻将轨迹组织成帧数据文件,一帧对应于一个时刻,每一帧包含该时刻所有轨迹的点数据,同一帧数据在存储设备中邻近存储;对存储后的帧数据文件进行相关操作,包括新文件的初始化、轨迹添加、顺序读取和时间查询。本发明根据用户对于时空轨迹数据访问时间属性的特点针对性地设计了数据文件的格式,该存储方法具有无数据缺失和易于实现的特点,适用于轨迹数据的存储管理和数据分析与挖掘领域。

    城市路网环境下基于动态空间网络模型的热点区域检测方法

    公开(公告)号:CN110609824A

    公开(公告)日:2019-12-24

    申请号:CN201910857903.4

    申请日:2019-09-09

    Abstract: 本发明公开一种城市路网环境下基于动态空间网络模型的热点区域检测方法,包括以下步骤:构建动态空间网络DSN、设计动态空间网络DSN的数据结构、采用划分-过滤-检测的方法进行热点区域的挖掘。本发明采用轨迹数据作为移动数据的来源,而采用城市的地图数据作为动态空间网络的主要数据来源;针对城市地理空间中的热点区域挖掘问题,提出基于动态空间网络的热点区域挖掘算法,可以准确高效地发现指定时间区间内城市空间中的热点区域。

    空间属性优先的时空轨迹数据文件在辅助存储设备中的存储方法

    公开(公告)号:CN107491495A

    公开(公告)日:2017-12-19

    申请号:CN201710609563.4

    申请日:2017-07-25

    Abstract: 本发明公开一种空间属性优先的时空轨迹数据文件在辅助存储设备中的存储方法,依次包括以下步骤:采用均匀网格对轨迹进行分段处理,将轨迹与网格的交叉点作为轨迹的分割点;在完成所有轨迹分段操作之后,同一网格的轨迹段被集中组织;最后以“数据文件”形式作为存储单元将网格中的轨迹段存入存储设备。发明根据用户对于时空轨迹数据访问空间属性的特点针对性地设计数据文件的格式,具有无数据缺失、高I/O效率和易于实现等特点,适用于轨迹数据的存储管理和数据分析与挖掘领域。

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