【摘 要】
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视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立设计,导致方法无法达到最优。针对该问题,设计了一种一类神经网络方法用于视频异常检测。该方法结合了自编码器的逐层数据表示形式能力以及一类分类能力,隐藏层的特征是针对异常检测的特定任务而构建的,从而获得了一个超平面以将所有正常样本与异常样本分开。实验结果表明,提出的方法在PED子集和PED2子集上分别
【机 构】
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常州信息职业技术学院软件与大数据学院 常州213164;南京信息工程大学计算机与软件学院 南京210044
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视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立设计,导致方法无法达到最优。针对该问题,设计了一种一类神经网络方法用于视频异常检测。该方法结合了自编码器的逐层数据表示形式能力以及一类分类能力,隐藏层的特征是针对异常检测的特定任务而构建的,从而获得了一个超平面以将所有正常样本与异常样本分开。实验结果表明,提出的方法在PED子集和PED2子集上分别达到了94.9%的帧级AUC和94.5%的帧级AUC,在Subway数据集上实现了80个正确事件检测,证
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介绍了第三代核电锻造主管道弯曲成形采用的冷模压弯管工艺、热模压弯管工艺和中频弯管工艺,对三种工艺方法的优缺点和对应的弯曲半径特点进行了分析,对目前核电主管道弯曲半径采用的测量方法进行了介绍和评价,为第三代核电锻造主管道的设计、检测和使用提供参考.
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