谢伟浩
- 作品数：7 被引量：31H指数：2
- 供职机构：广东工业大学更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于行为时间序列的社交网络因果关系发现算法
- 本发明公布了基于行为时间序列的社交网络因果关系发现算法。该算法包括构建全局因果关系图、确定因果影响滞后期、优化因果关系图结构这三个阶段。在构建全局因果关系图阶段，基于行为时间序列数据发现行为时间序列变量间的因果关系，构建...
- 蔡瑞初袁畅郝志峰谢伟浩谢蔚涛温雯王丽娟洪英汉
- 文献传递
- 基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测被引量：2
- 2018年
- 针对密集人群建模困难、异常事件检测可靠性差等问题,提出了一种基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测与定位方法。该方法首先对人群场景进行网格划分,提取多尺度光流统计直方图特征,并按照一定规则进行特征选择,建立人群动态序列事件表示;然后采用递归神经网络对人群场景进行局部细粒度建模和预测;最后基于前后帧重构误差进行异常事件判定,实现异常事件的监测和定位。在公共数据集UCSD上进行的对比实验结果验证了该方法的有效性。
- 蔡瑞初陈恬郝志峰谢伟浩谢伟浩
- 关键词：递归神经网络无监督学习重构误差
- 基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测被引量：29
- 2015年
- 如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性.
- 蔡瑞初谢伟浩郝志峰王丽娟温雯
- 关键词：视频监控多尺度
- 基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测
- 人口和活动多样性的增加，使得人群现象无处不在。一旦在人群中发生意外事故，将会带来巨大的损失，如能利用广泛分布的监控设备来实时发现异常情况，将可大大降低损失。但是人群密度高、模式变化快、场景中存在着巨大的遮挡等挑战，使得传...
- 谢伟浩
- 关键词：视频监控图像处理
- 基于递归神经网络建模的无监督人群异常监测及定位方法
- 本发明公开了基于递归神经网络建模的无监督人群异常监测及定位方法，该方法利用监控视频的时间序列特性与递归神经网络长时间依赖性相结合，并在对视频场景进行网格划分后，针对每个网格进行单独建模，选择性的利用光流统计特征对正常情况...
- 蔡瑞初陈恬郝志峰谢伟浩温雯陈炳丰黄灿锦
- 文献传递
- 基于时间递归神经网络的人群异常检测和定位系统及方法
- 本发明公布了一种基于时间递归神经网络(recurrent neural network)的人群异常检测和定位系统及方法。该方法在对采集到的样本数据进行预处理的基础上对场景进行网格化划分，将由n帧构成的视频片段划分成多个时...
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- 文献传递
- 基于递归神经网络建模的无监督人群异常监测及定位方法
- 本发明公开了基于递归神经网络建模的无监督人群异常监测及定位方法，该方法利用监控视频的时间序列特性与递归神经网络长时间依赖性相结合，并在对视频场景进行网格划分后，针对每个网格进行单独建模，选择性的利用光流统计特征对正常情况...
- 蔡瑞初陈恬郝志峰谢伟浩温雯陈炳丰黄灿锦
