基于监控视频的对象行为识别与交通流量预测

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基于监控视频的对象行为识别与交通流量预测

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基于监控视频的对象行为识别与交通流量预测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 课题背景及意义	第10-11页
1.2 相关领域研究现状	第11-14页
1.2.1 监控视频中的行为检测与识别	第11-12页
1.2.2 基于目标检测的车流量预测	第12-14页
1.3 论文研究成果	第14-15页
1.4 论文结构安排	第15-18页
第二章基于关键姿态的行为识别	第18-30页
2.1 引言	第18页
2.2 卷积神经网络	第18-21页
2.2.1 卷积层	第19页
2.2.2 激活函数层	第19页
2.2.3 池化层	第19-20页
2.2.4 全连接层和损失函数层	第20页
2.2.5 网络的训练和优化	第20-21页
2.2.6 网络的优点	第21页
2.3 TECVID ActEV评测	第21-22页
2.4 基于关键姿态的行为识别	第22-27页
2.4.1 目标检测与跟踪	第23-24页
2.4.2 粗分类模型	第24-25页
2.4.3 基于帧间差的运动前景检测	第25页
2.4.4 细分类模型	第25-26页
2.4.5 时域后处理	第26-27页
2.5 实验结果及分析	第27-29页
2.5.1 实验描述	第27-28页
2.5.2 TRECVID ActEV评价指标	第28页
2.5.3 实验结果与分析	第28-29页
2.6 本章总结	第29-30页
第三章基于时空域信息的行为识别	第30-38页
3.1 引言	第30页
3.2 时序分类网络	第30-34页
3.2.1 C3D网络	第30-31页
3.2.2 TSN网络和TRN网络	第31-32页
3.2.3 ECO网络	第32-34页
3.3 基于时空域信息的行为识别	第34-35页
3.3.1 时域序列采样方法	第34-35页
3.3.2 基于单帧分类的序列生成网络	第35页
3.3.3 基于ECO的序列分类网络	第35页
3.4 实验结果及分析	第35-37页
3.4.1 实验描述	第35-36页
3.4.2 实验结果与分析	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章基于目标检测的车流量预测	第38-46页
4.1 引言	第38页
4.2 双阶段目标检测器Faster-RCNN	第38-41页
4.2.1 Faster RCNN网络	第38-40页
4.2.2 FPN模块	第40-41页
4.3 单阶段目标检测器YOLO	第41-44页
4.3.1 YOLO介绍	第41-42页
4.3.2 YOLOV2的改进	第42-43页
4.3.3 YOLOV3的改进	第43-44页
4.4 实验结果及分析	第44-45页
4.4.1 实验描述	第44页
4.4.2 实验结果与分析	第44-45页
4.5 本章总结	第45-46页
第五章总结与展望	第46-48页
5.1 本文总结	第46-47页
5.2 未来工作展望	第47-48页
参考文献	第48-55页
致谢	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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