地铁应用场景中群体异常行为检测研究

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地铁应用场景中群体异常行为检测研究

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地铁应用场景中群体异常行为检测研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-14页
1.2.1 国内外市场与产业发展	第11-12页
1.2.2 国内外技术发展方向	第12-14页
1.3 研究重点与难点	第14-15页
1.4 论文主要研究内容及章节安排	第15-18页
第二章群体异常行为检测技术研究	第18-30页
2.1 问题描述	第18-19页
2.2 行为特征提取算法	第19-24页
2.2.1 传统人工特征提取算法	第19-22页
2.2.2 基于深度学习的特征提取算法	第22-24页
2.3 半监督学习模型构建算法	第24-28页
2.3.1 基于概率分布的检测算法	第25-26页
2.3.2 基于空间距离的检测算法	第26页
2.3.3 基于重构的检测算法	第26-27页
2.3.4 基于区域的检测算法	第27-28页
2.4 本章小结	第28-30页
第三章基于卷积自编码器的检测模型	第30-42页
3.1 卷积自编码器	第30-36页
3.1.1 卷积与反卷积	第30-32页
3.1.2 池化与反池化	第32-33页
3.1.3 激活函数	第33-35页
3.1.4 卷积自编码器	第35-36页
3.2 异常检测模型	第36-41页
3.2.1 模型结构	第36-38页
3.2.2 训练数据的扩充	第38-39页
3.2.3 损失函数	第39-40页
3.2.4 正常程度评分函数	第40页
3.2.5 阈值选取与事件判别	第40-41页
3.3 本章小结	第41-42页
第四章基于卷积长短期记忆网络的改进模型	第42-54页
4.1 卷积长短期记忆网络	第42-46页
4.1.1 全连接长短期记忆网络	第42-45页
4.1.2 卷积长短期记忆网络	第45-46页
4.2 基于Conv LSTM的改进模型	第46-50页
4.2.1 模型结构	第46-48页
4.2.2 训练数据的扩充	第48-49页
4.2.3 损失函数	第49页
4.2.4 正常程度评分函数	第49页
4.2.5 阈值选取与事件判别	第49-50页
4.3 异常区域定位	第50-51页
4.4 本章小结	第51-54页
第五章实验结果	第54-76页
5.1 实验平台与设备	第54-56页
5.1.1 实验设备	第54页
5.1.2 语言及框架	第54-56页
5.2 数据集	第56-59页
5.2.1 CUHK Avenue数据集	第56-57页
5.2.2 UCSD Ped1 数据集	第57页
5.2.3 Subway数据集	第57-58页
5.2.4 自建无锡地铁数据集	第58-59页
5.3 实验设置	第59-60页
5.3.1 神经网络权重初始化	第59页
5.3.2 预处理	第59页
5.3.3 超参数设置	第59-60页
5.4 结果及对比	第60-74页
5.4.1 CUHK Avenue数据集结果与对比	第61-64页
5.4.2 UCSD Ped1 数据集结果与对比	第64-68页
5.4.3 Subway数据集结果与对比	第68-71页
5.4.4 无锡地铁数据集结果与对比	第71-74页
5.4.5 运行速度	第74页
5.5 本章小结	第74-76页
第六章论文工作的总结与展望	第76-78页
6.1 论文工作总结	第76-77页
6.2 论文工作展望	第77-78页
致谢	第78-80页
参考文献	第80-86页
攻读硕士学位期间所发表论文	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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