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基于改进逻辑回归分类的人群异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进逻辑回归分类的人群异常行为检测方法,具体步骤包括:步骤1:提取正常行为人的运动前景和有异常行为人的运动前景;步骤2:采用Lucas‑Kanada光流法提取正常行为人的U、V光流矢量和有异常行为人的U、V光流矢量;步骤3:采用正弦变换学习率的方法改进逻辑回归分类算法;步骤4:将两种运动前景的U、V光流矢量当中的一部分输入至改进的逻辑回归分类算法中进行训练,从而得到具有最佳超参数的网络模型;步骤5:将剩余部分作为测试集运用到训练好的网络模型中测试算法的性能。本发明模型构建简单,对人群拥挤、遮挡严重的情况仍然保持较高的检测精度,而且检测速度快,泛化性能好,不仅能满足实时性的要求,还能适应多种场景。

著录项

  • 公开/公告号CN111401225A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学常州校区;

    申请/专利号CN202010174262.5

  • 申请日2020-03-13

  • 分类号

  • 代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人丁涛

  • 地址 213022 江苏省常州市新北区晋陵北路200号

  • 入库时间 2023-12-17 10:33:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20200313

    实质审查的生效

  • 2020-07-10

    公开

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