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基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2022年第5期43卷 1389-1396页; 作者：徐桂菲王平罗凡波王伟胡军宋秋霜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; 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...; 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%。; 来源：详细信息评论

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