基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测

作     者：徐桂菲 王平 罗凡波 王伟 胡军 宋秋霜 XU Gui-fei;WANG Ping;LUO Fan-bo;WANG Wei;HU Jun;SONG Qiu-shuang

作者机构：西华大学电气与电子信息学院四川成都610039 国网四川省电力公司达州供电公司四川达州635000 

基　　金：教育部“春晖计划”基金项目(Z2012029) 四川省人工智能重点实验室基金项目(2016RYJ07) 西华大学研究生创新基金项目(ycjj2019108) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2022年第43卷第5期

页      码：1389-1396页

摘      要：为检测人群突散异常,提出一种基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测方法。对于人群中的个体使用改进的多尺度卷积神经网络(MCNN)预测人群中每一个个体头部的坐标位置;根据提取出来的坐标点计算人群平均动能、人群密度值以及人群分布熵这3种人群运动状态特征值,以此减少计算量;将3种运动状态特征值放入基于差分进化粒子群优化的极限学习机(DE-PSO-ELM)中进行训练预测,得到人群运动状态,实现人群突散异常行为的检测。仿真结果表明,该算法对人群突散异常行为检测有较好的效果,检测准确率达到99.75%。

主 题 词：突散异常检测 平均动能 人群密度值 人群分布熵 差分进化粒子群优化的极限学习机 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2022.05.025

馆 藏 号：203111684...