检索结果-南通市图书馆

西北园艺（蔬菜） 2013年第3期 55-55页

作者：吉根林 <西北园艺>

我是农业广播学校培养的一名土生土长的农民“土专家”，1993--1996年，在陕西高陵农广校农学班、蔬菜班3年多的专业学习使我具备了较为系统的农业科技知识，从此后就立足当地开展瓜果蔬菜病虫草害的防治及农资服务工作。2010年11月，... 详细信息

我是农业广播学校培养的一名土生土长的农民“土专家”，1993--1996年，在陕西高陵农广校农学班、蔬菜班3年多的专业学习使我具备了较为系统的农业科技知识，从此后就立足当地开展瓜果蔬菜病虫草害的防治及农资服务工作。2010年11月，我还接受了高陵农广校的“植物保护与病虫防治”的继续教育培训并获得“农民技术员”职称。2011年12月，经过申报和培训，我获得了“农民农艺师”职称。我在蔬菜技术推广方面所取得的一些成绩，都是在农广校的持续培养下和在不断为当地菜农科技服务中取得的。

关键词：科技服务农民技术员农业广播学校农业科技知识瓜果蔬菜教育培训病虫防治农广校

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基于深度学习的视频异常检测研究综述

模式识别与人工智能 2024年第2期37卷 128-143页

作者：吉根林戚小莎王嘉琦南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023 南京师范大学数学科学学院南京210023 南京师范大学外国语学院南京210023

视频异常检测涉及概率统计、机器学习和深度学习等方法.文中旨在综合作者课题组研究成果和其它前沿科研工作,聚焦于基于深度学习的视频异常检测方法,全面探讨该领域的背景、挑战与解决方案.综合领域内的大多数相关论文,对其进行系统分析... 详细信息

视频异常检测涉及概率统计、机器学习和深度学习等方法.文中旨在综合作者课题组研究成果和其它前沿科研工作,聚焦于基于深度学习的视频异常检测方法,全面探讨该领域的背景、挑战与解决方案.综合领域内的大多数相关论文,对其进行系统分析,以期为学者提供现阶段研究进展的基础认知.对基于深度学习的视频异常检测方法进行分类、分析,总结各类方法的网络模型选择,详细介绍常用数据集和性能评价指标,以性能对比突显各类方法的优势,并对视频异常检测领域的未来研究方向和应用场景进行深入探讨和展望.

关键词：视频异常检测深度学习伪异常卷积神经网络多示例学习

基于双鉴别器和伪视频生成的视频异常检测方法

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计算机科学 2024年第8期51卷 217-223页

作者：郭方圆吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

在无监督的视频异常检测任务中,通常使用深度自编码器在仅包含正常事件的数据集上进行训练,并根据重构(预测)误差来识别异常帧。然而,这种假设在实践中并不总是成立,有时自编码器对异常事件也可以进行很好的重构(预测),从而导致异常的... 详细信息

在无监督的视频异常检测任务中,通常使用深度自编码器在仅包含正常事件的数据集上进行训练,并根据重构(预测)误差来识别异常帧。然而,这种假设在实践中并不总是成立,有时自编码器对异常事件也可以进行很好的重构(预测),从而导致异常的误检测。为了解决这一问题,提出了一种基于双鉴别器和伪视频生成的视频异常检测方法,通过鉴别器和生成器之间的对抗训练来提高生成模型对正常帧的预测能力,并抑制生成模型对伪视频帧的预测能力。此外,在生成模型中引入协调注意力,以进一步提升模型的生成能力。同时,将以往方法中的预测未来帧改为预测中间帧,有利于模型学习前向和后向的运动信息,从而提升模型的检测性能。在公开数据集UCSD Ped2和CUHK Avenue上进行实验,结果表明,AUC值在两个公开数据集上分别达到了98.6%和85.9%,相比其他视频异常检测方法,所提方法可显著提高视频异常检测的性能。

关键词：视频异常检测深度学习生成对抗网络伪视频预测

基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测

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数据采集与处理 2024年第1期39卷 204-214页

作者：柳德云李莹周震吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点。在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系。为此,提出... 详细信息

弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点。在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系。为此,提出了一种基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测方法,在保留视频段原始特征的同时,使用视频段之间的索引距离和特征相似程度拟合视频段的时间和空间依赖关系,构建视频段的关系特征。通过融合原始特征和关系特征,更好地表达视频的动态特性和时序关系。在UCF-Crime和ShanghaiTech两个基准数据集上进行了大量实验,实验结果表明所提方法的AUC指标优于其他方法,AUC值分别达到了80.1%和94.6%。

关键词：视频异常事件检测时空依赖关系特征融合图卷积神经网络注意力机制

面向时空轨迹流的共同运动模式分布式挖掘算法

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1163-1181页

作者：余舒鹏吴春雨赵斌吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

从轨迹流中挖掘共同运动模式指在同一时间内发现具有相同运动行为的移动对象群体,在交通物流、疫情防控等方面具有重要意义。然而,现有研究面对大规模轨迹流数据难以做到快速响应。因此,本文首先提出了基于滑动窗口的分布式时空轨迹流... 详细信息

从轨迹流中挖掘共同运动模式指在同一时间内发现具有相同运动行为的移动对象群体,在交通物流、疫情防控等方面具有重要意义。然而,现有研究面对大规模轨迹流数据难以做到快速响应。因此,本文首先提出了基于滑动窗口的分布式时空轨迹流共同运动模式挖掘算法,使用滑动窗口计算模型代替快照计算模型,利用增量式更新代替重新计算,使算法更适用于无界且快速到达的轨迹流数据,在效率和有效性方面呈现更好的性能。其次,针对分布式流处理系统中由于负载不均导致性能下降问题,提出了自适应多级动态数据分发策略,该策略能够适应轨迹流数据的动态变化,实时监测系统负载情况并根据负载不均的程度做出适当调整。最后,基于分布式流处理平台Flink实现了上述功能,并通过真实数据集的实验证明本文提出的算法比基准方法具有更快的响应速度和更低的延迟。

关键词：时空轨迹流共同运动模式分布式系统滑动窗口负载均衡

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基于前景对象检测和回归的视频异常检测方法

南京师大学报（自然科学版） 2024年第2期47卷 117-128页

作者：肖剑刘天元吴祥吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院江苏南京210023 香港理工大学工业及系统工程学系中国香港999077

视频异常检测在智能安防领域具有广泛的应用.基于生成模型的方法以其强大的生成能力受到学术界广泛关注.然而,这类方法通常涉及较多的参数,且往往依赖于大量的训练数据,这限制了其在实际应用场景中的适用性.本文提出了一种基于前景对象... 详细信息

视频异常检测在智能安防领域具有广泛的应用.基于生成模型的方法以其强大的生成能力受到学术界广泛关注.然而,这类方法通常涉及较多的参数,且往往依赖于大量的训练数据,这限制了其在实际应用场景中的适用性.本文提出了一种基于前景对象检测和回归的视频异常检测方法(FODR-VAD).首先,利用目标检测器检测前景对象并构建以对象为中心的时空立方体.其次,采用随机乱序的方法构造伪异常数据.最后,将单分类视频异常检测问题转换为回归任务,在有监督学习范式下优化特征表示.在模型训练参数量小于1 M,使用不到一半训练集的前提下,所提出的方法在UCSD Ped2、CUHK Avenue和ShanghaiTech数据集上的Micro-AUC分别是99.09%、88.16%和78.47%.结果表明,所提出方法在保证较高异常检测能力的同时,可显著降低对训练数据的需求量.

关键词：视频异常检测伪异常监督学习回归时空立方体

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基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方法

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计算机应用 2024年第8期44卷 2551-2557页

作者：刘禹含吉根林张红苹南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院南京210023

近些年,许多利用人体骨架图检测视频异常的研究在描述人体骨架连接强弱时,只考虑到直接相连的节点,关注的运动区域较小且忽略了局部特征,很难准确检测行人异常事件。为解决以上问题,提出一种基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方... 详细信息

近些年,许多利用人体骨架图检测视频异常的研究在描述人体骨架连接强弱时,只考虑到直接相连的节点,关注的运动区域较小且忽略了局部特征,很难准确检测行人异常事件。为解决以上问题,提出一种基于骨架图与混合注意力的视频行人异常检测方法(PAD-SGMA)。首先,扩展骨架点之间的关联,连接根节点与未直接相连的节点,并划分人体骨架图,获取人体骨架局部特征,在图卷积模块中利用静态全局骨架、局部区域骨架和基于注意的邻接矩阵来捕获层次表示;其次,提出新的时空通道混合注意图卷积网络,增加混合注意力模块,关注空间和通道关系,帮助模型增强区分特征且不同程度地关注每个关节。为了验证所提模型,在大规模的公开标准数据集ShanghaiTech Campus上进行实验,结果表明,与GEPC(Graph Embedded Pose Clustering)相比,PAD-SGMA的AUC(Area Under Curve)提高了0.018。

关键词：视频异常检测深度学习人体骨架图卷积网络注意力

视频质量波动影响下的视频异常检测算法有效性分析

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常州大学学报（自然科学版） 2024年第3期36卷 45-58页

作者：刘存杨曦晨陈天海吉根林南京师范大学计算机与电子信息学院江苏南京210023

大部分异常检测算法并没有考虑实际场景中视频质量波动对算法性能的影响。文章首先选用视频异常检测领域的公开数据集,并采用仿真方式在其中加入监控视频中的常见失真,构建出面向异常检测的失真数据集。然后系统地分析了视频质量波动对... 详细信息

大部分异常检测算法并没有考虑实际场景中视频质量波动对算法性能的影响。文章首先选用视频异常检测领域的公开数据集,并采用仿真方式在其中加入监控视频中的常见失真,构建出面向异常检测的失真数据集。然后系统地分析了视频质量波动对4个经典的视频异常检测算法性能的影响。实验结果表明,监控数据质量下降会对视频异常检测算法的有效性产生负面效果,并且不同失真类型、不同失真程度对算法的影响存在差异,其中高斯噪声失真和过亮失真对算法的影响较大。

关键词：异常检测质量波动仿真失真有效性

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分布式环境下约束性关联规则的快速更新

东南大学学报（自然科学版） 2006年第1期36卷 34-38页

作者：吉根林韦素云南京师范大学计算机科学系南京210097 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006

研究分布式环境下约束性关联规则更新问题,包括数据库中事务增加和删除2种情况.引入向导集的概念,提出基于全局局部模式的约束性关联规则增量式更新算法DUCAR,其中包括局部约束性频繁项目集更新算法ULFC和全局约束性频繁项目集更新算法U... 详细信息

研究分布式环境下约束性关联规则更新问题,包括数据库中事务增加和删除2种情况.引入向导集的概念,提出基于全局局部模式的约束性关联规则增量式更新算法DUCAR,其中包括局部约束性频繁项目集更新算法ULFC和全局约束性频繁项目集更新算法UGFC.该算法充分利用原先的挖掘结果提高更新效率,首先从最高维的频繁n项目集进行更新,在更新过程中考虑约束条件,结合剪枝算法,生成较少数量的满足约束条件的候选项目集.将该算法用Java加以实现,采用多组数据对此算法的性能进行测试,并与其他算法作对比实验,实验结果表明,该算法是高效可行的.

关键词：关联规则项约束约束性频繁项目集频繁项目集更新分布式数据挖掘