复杂场景监控视频群体事件检测

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复杂场景监控视频群体事件检测

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复杂场景监控视频群体事件检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 课题背景及意义	第9页
1.2 相关领域研究现状	第9-11页
1.2.1 目标检测	第10页
1.2.2 多目标跟踪	第10-11页
1.2.3 事件检测	第11页
1.3 论文研究成果	第11-12页
1.4 论文结构安排	第12-15页
第二章航拍球场视频球员检测	第15-25页
2.1 引言	第15页
2.2 目标检测相关方法	第15-18页
2.2.1 传统方法	第16页
2.2.2 基于深度学习的方法	第16-18页
2.3 Faster R-CNN的问题	第18-21页
2.3.1 RPN的训练策略	第18-19页
2.3.2 特征图对小物体检测的影响	第19-21页
2.4 航拍球场视频数据集	第21页
2.5 基于级联Faster R-CNN的小物体检测	第21-24页
2.5.1 输入图像分割	第21-22页
2.5.2 级联网络	第22-23页
2.5.3 实验结果与分析	第23-24页
2.6 本章小结	第24-25页
第三章基于层次关联的多目标跟踪	第25-45页
3.1 引言	第25-26页
3.2 多目标跟踪的相关研究	第26-29页
3.2.1 数据关联框架	第26-28页
3.2.2 特征计算	第28-29页
3.3 底层连接	第29-31页
3.3.1 底层外观模型	第29-30页
3.3.2 底层运动模型	第30页
3.3.3 双阈值策略	第30-31页
3.4 高层连接	第31-39页
3.4.1 轨迹外观模型	第31-34页
3.4.2 TAE模型的训练	第34-36页
3.4.3 轨迹相似度计算	第36-37页
3.4.4 基于匈牙利算法的数据关联	第37-39页
3.5 高斯过程回归	第39-41页
3.5.1 非参数贝叶斯方法介绍	第39页
3.5.2 高斯过程回归	第39-41页
3.6 实验结果与分析	第41-44页
3.6.1 轨迹外观模型性能测试	第41-42页
3.6.2 MOTChallenge数据集及评测指标	第42-43页
3.6.3 跟踪结果与分析	第43-44页
3.7 本章小结	第44-45页
第四章 TRECVID SED分离聚合事件检测	第45-57页
4.1 引言	第45页
4.2 TRECVID SED介绍	第45-46页
4.3 事件检测相关研究	第46-47页
4.4 分离聚合事件检测	第47-53页
4.4.1 轨迹聚类	第48-50页
4.4.2 弹簧系统模型	第50-51页
4.4.3 基于场景信息的距离校正	第51-53页
4.5 评测结果与分析	第53-55页
4.5.1 SED评测指标	第53页
4.5.2 交互结果对比	第53-55页
4.6 本章小结	第55-57页
第五章总结与展望	第57-59页
5.1 本文总结	第57页
5.2 未来工作展望	第57-59页
参考文献	第59-65页
致谢	第65-67页
攻读学位期间发表或已录用的学术论文	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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