[发明专利]一种基于黎曼流形特征和LSTM网络相结合的交通异常事件检测方法在审
| 申请号： | 202110040380.1 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112733734A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 夏利民;李振民 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/246;G06T7/269 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于黎曼流形特征和LSTM网络相结合的交通异常事件检测方法，包括：对视频帧子区域提取HOG、HOF特征分别作为外观特征和运动特征；对特征组成的时间序列提供流形表示，并使用ISOMAP算法嵌入到低维欧式空间中，解决传统特征无法反映外观变化率和运动变化率的问题；训练了一个单层单向LSTM网络用于特征预测，捕捉特征序列的时间变化规律；将均方误差和峰值信噪比相结合，提供判断当前子区域是否存在异常事件的异常得分。相对于传统的手工交通异常事件检测方法，实现了监控、检测的自动化、智能化、精准化，具有较高的检测效率和实时性，在处理大规模交通监控视频时可以快速准确的定位事故异常发生的场景与时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 黎曼 流形 特征 lstm 网络 相结合 交通 异常 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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