第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.2 人群异常状态检测预警的研究现状分析
1.3 人群异常状态检测预警研究现状的总结
1.4 课题来源及主要研究内容
第2章 基于慢特征分析的人群异常状态检测方法
2.1 引言
2.2 慢特征的定义
2.3 场景中人群的慢特征提取
2.4 用慢特征和时-空信息图融合表示人群状态
2.5 基于慢特征分析和图的异常事件检测方法
2.6 实验结果及分析
2.7 本章小结
第3章 基于双稀疏表示的在线人群异常状态检测方法
3.1 引言
3.2 多尺度光流直方图特征的提取
3.3 双稀疏表示方法
3.4 基于双稀疏表示人群异常状态检测方法
3.5 实验结果及分析
3.6 本章小结
第4章 基于带约束随机游走图模型和自适应样本选择策略的人群异常状态检测学习方法
4.1 引言
4.2 带约束随机游走图模型
4.3 自适应样本选择策略
4.4 嵌入图模型和自适应策略的自学习方法
4.5 实验结果及分析
4.6 本章小结
第5章 目的驱使格子Boltzmann模型高密度人群异常状态检测预警方法
5.1 引言
5.2 流体与高密度人群的异同
5.3 格子Boltzmann模型
5.4 目的驱使格子Boltzmann模型高密度人群状态检测预警方法
5.5 目的驱使格子Boltzmann模型检测预警方法流程
5.6 实验结果及分析
5.7 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
声明
致谢
个人简历