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基于未来帧预测的视频异常检测算法研究
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基于未来帧预测的视频异常检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-17页
　1.1 研究背景和意义第12-15页
　　1.1.1 研究背景第12-14页
　　1.1.2 研究意义第14-15页
　1.2 研究内容第15页
　1.3 本文组织结构第15-16页
　1.4 本章小结第16-17页
第二章 相关研究第17-27页
　2.1 基础模型方法第17-20页
　　2.1.1 残差网络第17页
　　2.1.2 VGGNet分类网络第17-18页
　　2.1.3 Non-local块第18-19页
　　2.1.4 循环神经网络第19-20页
　2.2 视频异常检测第20-22页
　　2.2.1 基于手工特征的视频异常检测算法第20-21页
　　2.2.2 基于深度学习的视频异常检测算法第21-22页
　2.3 视频帧预测第22页
　2.4 感知损失函数第22-23页
　2.5 视频异常检测数据集和性能评价指标第23-26页
　　2.5.1 CUHK Avenue数据集第23-24页
　　2.5.2 UCSD Pedestrian数据集第24页
　　2.5.3 ShanghaiTech数据集第24-25页
　　2.5.4 性能评价指标第25-26页
　2.6 本章小结第26-27页
第三章 基于残差未来帧预测网络的视频异常检测算法第27-41页
　3.1 引言第27-28页
　3.2 模型设计第28-31页
　　3.2.1 残差未来帧预测网络第29页
　　3.2.2 基于空洞卷积GRU视频帧预测第29-31页
　3.3 模型训练第31-32页
　　3.3.1 均方误差损失函数第31页
　　3.3.2 梯度损失函数第31页
　　3.3.3 总体目标函数第31页
　　3.3.4 异常得分计算第31-32页
　3.4 实验及结果分析第32-40页
　　3.4.1 参数设计第32-33页
　　3.4.2 CUHK Avenue数据集性能分析第33-35页
　　3.4.3 UCSD Pedestrian数据集性能分析第35-36页
　　3.4.4 ShanghaiTech数据集性能分析第36-37页
　　3.4.5 有效性验证及讨论第37-40页
　3.5 本章小结第40-41页
第四章 基于多尺度帧预测的视频异常检测算法第41-58页
　4.1 引言第41-42页
　4.2 模型设计第42-45页
　　4.2.1 多尺度帧预测网络第42-44页
　　4.2.2 噪声干扰缓解第44-45页
　4.3 模型训练第45-47页
　　4.3.1 训练目标函数第45-46页
　　4.3.2 异常得分计算第46-47页
　4.4 实验及结果分析第47-57页
　　4.4.1 参数设计第47-49页
　　4.4.2 CUHK Avenue数据集性能分析第49-50页
　　4.4.3 UCSD Pedestrian数据集性能分析第50-51页
　　4.4.4 ShanghaiTech数据集性能分析第51-53页
　　4.4.5 有效性验证及讨论第53-57页
　4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结和展望第58-61页
　5.1 论文总结第58-59页
　5.2 未来展望第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
攻读学位期间取得的研究成果第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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