高密度场景下人群中组群的识别与分析

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高密度场景下人群中组群的识别与分析

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高密度场景下人群中组群的识别与分析

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-13页
1 引言	第13-19页
1.1 研究背景与意义	第13-15页
1.2 国内外研究现状	第15页
1.3 相关运动研究现状	第15-17页
1.3.1 组群识别研究现状	第15-16页
1.3.2 人群行为分析研究现状	第16-17页
1.4 论文研究内容	第17-18页
1.5 论文结构安排	第18-19页
2 基本理论与相关技术	第19-32页
2.1 人群状态模型	第19-20页
2.2 人群的特征表示	第20-25页
2.2.1 基于流的特征	第20-22页
2.2.2 局部时空特征	第22-23页
2.2.3 轨迹特征	第23-25页
2.3 相关机器学习技术	第25-28页
2.3.1 聚类	第25-27页
2.3.2 期望最大化算法	第27页
2.3.3 马尔科夫链	第27-28页
2.4 相关运动的相关邻居不变性	第28-31页
2.4.1 时空关系的不变性	第29-30页
2.4.2 速度关系的不变性	第30-31页
2.5 本章小结	第31-32页
3 基于快速自动化聚类的组群识别方法	第32-44页
3.1 单帧快速自动化聚类算法	第33-37页
3.1.1 初始化参数	第33-34页
3.1.2 获得组群核	第34-37页
3.2 邻近集不变性多帧融合	第37-38页
3.3 实验结果分析	第38-43页
3.3.1 实验准备	第38页
3.3.2 实验参数设置	第38-39页
3.3.3 组群识别效果	第39-42页
3.3.4 组群的统计分析	第42-43页
3.4 本章小结	第43-44页
4 组群中重要人物的识别	第44-53页
4.1 定义目标	第44-45页
4.2 数据准备	第45-46页
4.3 重要性评估及数据标注	第46-48页
4.3.1 行人重要性评估指标	第46-47页
4.3.2 数据标注	第47-48页
4.4 重要性预测模型	第48-49页
4.5 实验结果与分析	第49-51页
4.5.1 对比基准	第49页
4.5.2 效果度量	第49页
4.5.3 实验结果	第49-51页
4.6 算法应用	第51-52页
4.7 本章小结	第52-53页
5 基于马尔科夫链的组群特征构建与分析	第53-64页
5.1 获取组群先验	第53-54页
5.2 组群特征的定量表示	第54-58页
5.2.1 聚集度	第54页
5.2.2 稳定度	第54-56页
5.2.3 均匀度	第56-57页
5.2.4 冲突度	第57-58页
5.3 组群特征的分析	第58-62页
5.3.1 组群特征之间的关系	第58-59页
5.3.2 组群特征的应用分析	第59-62页
5.4 本章小结	第62-64页
6 总结与展望	第64-66页
6.1 论文总结	第64页
6.2 工作展望	第64-66页
参考文献	第66-70页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第70-72页
学位论文数据集	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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