文献类型：期刊文章

作　　者：孙月驰[1] 李冠[1]

Sun Yuechi;Li Guan(Shandong Key Laboratory of Intelligent Mine Information Technology, College of Computer Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, Shandong, China)

机构地区：[1]山东科技大学计算机科学与工程学院山东省智慧矿山信息技术重点实验室,山东青岛266590

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：山东省研究生教育创新计划一般项目(SDYC16022)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：3

起止页码：196-201

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高对运动目标的精确提取,减少冗余特征信息,提升算法的泛化性能和非线性拟合能力,提出基于卷积神经网络嵌套模型的人群异常行为检测方法。通过嵌套mlpconv层改进卷积神经网络结构,利用混合高斯模型有效、精确地提取出视频中前景目标。嵌套多层的mlpconv层自动学习前景目标的深度层次特征,生成的特征图经过向量化处理输入到与全连接层相连的Softmax分类器进行人群中异常行为检测。仿真实验结果表明,该算法减少了对冗余信息的获取,缩短了算法运算时间和学习时间,改进的卷积神经网络在泛化性能和非线性拟合能力都有提高,对人群异常行为检测取得较高准确率。

关 键 词：卷积神经网络 混合高斯模型 嵌套mlpconv层  异常行为检测

分 类 号：TP3[计算机类]