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面向视频异常检测的帧预测模型及动态阈值选择算法研究

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面向视频异常检测的帧预测模型及动态阈值选择算法研究

作者：贾迪阳中南民族大学

学位级别：硕士

随着智慧城市的发展,监控系统的广泛使用为城市的安全提供了保障。传统的监控系统依靠人力对异常事件进行识别和警报,存在人力资源浪费,识别效率低等问题。以人工智能为代表的新一代信息技术迅速发展,利用深度学习算法自动识别监控视频... 详细信息

随着智慧城市的发展,监控系统的广泛使用为城市的安全提供了保障。传统的监控系统依靠人力对异常事件进行识别和警报,存在人力资源浪费,识别效率低等问题。以人工智能为代表的新一代信息技术迅速发展,利用深度学习算法自动识别监控视频中的异常事件逐渐成为工业界和学术界的研究热点。然而,由于视频数据存在前景和背景数据不均衡问题,模型难以高效学习视频中丰富的时空特征。此外,由于监控摄像头所处环境的动态变化,尤其是光照实时变化,如何选取合适的阈值对异常事件进行判断是一个关键问题。基于此,本文提出一种面向视频异常检测的改进型帧预测模型及动态阈值选择算法。改进的帧预测模型可以高效学习正常事件的动态时空特征,预测未来帧并计算异常分数。动态阈值选择算法根据实时环境光照自适应地调整阈值以判断视频是否存在异常事件,可以显著提高动态环境下的检测性能和鲁棒性。具体研究内容如下:本文设计了一种以改进的U-Net网络为生成器的生成式对抗网络模型ACGPred。模型通过学习正常事件的时空特征,对未来视频帧进行预测,计算预测帧和真实帧之间的差异得出异常分数。在此基础上,针对监控视频中前景运动目标和静态背景数据不均衡的问题,在U-Net网络中的跳跃连接层添加注意力模块,结合不同尺度的特征学习注意力掩膜,自适应地对前景和背景分配不同的权重,提高对动态目标时空特征的学习效率。此外,为了充分利用视频帧序列丰富的时空特征,用Conv GRU模块替换U-Net下采样最深层的卷积操作,同时提取序列中的深层空间语义特征和帧间动作特征,预测出更可靠的未来帧。实验表明,对比其他视频异常检测模型,本文设计的模型在三种公共数据集上均具有更好的表现。视频片段是否异常需要对比视频异常检测模型计算出的异常分数和所设定阈值的大小,异常分数大于阈值即为异常。目前现有的视频异常检测算法大多通过经验设置一个固定阈值以确定异常,当监控摄像头所在环境发生光照等环境变化时固定阈值会引起大量误报。因此本文在所设计视频异常检测模型的基础上,引入了一个新型动态阈值选择算法,该算法首先通过统计学方法从训练数据中计算出初始阈值,再通过训练得到的神经网络自适应地根据环境光照对阈值做出调整。最后,目前视频异常检测公共数据集都是在相同光照条件下收集的,为了评估所设计视频异常检测算法的性能,本文在公共数据集的基础上合成数据集来模拟不断变化的光照条件。在公共数据集和合成数据集上的实验结果表明,本文设计的算法具有更高的鲁棒性。

关键词：视频异常检测深度学习帧预测模型阈值选择

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超时策略动态阈值的阈值选择影响因素

哈尔滨工业大学学报 2013年第6期45卷 119-123页

作者：曹哲尤政清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084

为在能源有限的情况下增加系统运行时间,从动态电源管理的超时策略角度出发,探讨了超时策略中阈值选择的影响因素.在国内外动态电源管理策略的研究基础上,分析了超时策略中动态阈值策略与固定阈值策略的原理,完成了对现有的动态阈值策... 详细信息

为在能源有限的情况下增加系统运行时间,从动态电源管理的超时策略角度出发,探讨了超时策略中阈值选择的影响因素.在国内外动态电源管理策略的研究基础上,分析了超时策略中动态阈值策略与固定阈值策略的原理,完成了对现有的动态阈值策略的阈值选择影响因素的分析,得出了系统进入休眠与唤醒的能量消耗、电池放电电压大小、系统具体的应用环境三方面对阈值选择产生影响.证实了综合考虑阈值的三方面影响因素是找到最优阈值的捷径.

关键词：动态电源管理超时策略动态阈值影响因素阈值选择

基于边缘检测算子的Huber正则化阈值选择方法在低剂量CT重建中的应用

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南方医科大学学报 2015年第3期35卷 375-379页

作者：张善立张华胡德斌曾栋边兆英路利军马建华黄静南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515

目的研究两种不同的Huber正则化阈值自适应选取方法及其在低剂量CT迭代重建中的应用。方法针对低剂量CT重建采用基于Huber正则化的迭代重建技术,Huber正则化阈值的选取分别基于全局和局部边缘保持算子。结果仿真数据的实验结果表明,两类... 详细信息

目的研究两种不同的Huber正则化阈值自适应选取方法及其在低剂量CT迭代重建中的应用。方法针对低剂量CT重建采用基于Huber正则化的迭代重建技术,Huber正则化阈值的选取分别基于全局和局部边缘保持算子。结果仿真数据的实验结果表明,两类Huber正则化阈值自适应选取方法均能较好地抑制重建图像中的噪声和伪影。结论两类Huber正则化阈值自适应选择方法均可实现低剂量CT优质重建。

关键词：低剂量CT 迭代重建 Huber正则化阈值选择

电力线OFDM通信系统的自适应定时同步阈值选择方法

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电力系统自动化 2013年第23期37卷 93-96,129页

作者：李风飞胡国荣中国科学院微电子研究所北京市100029

分析了信噪比与定时同步阈值之间的关系,拟合出了一条最优同步阈值曲线,并提出了一种自适应定时同步阈值选择方法。该方法适用于所有数据辅助同步系统,将该方法应用于低压电力线正交频分复用(OFDM)载波通信系统,用以对抗电力线恶劣的信... 详细信息

分析了信噪比与定时同步阈值之间的关系,拟合出了一条最优同步阈值曲线,并提出了一种自适应定时同步阈值选择方法。该方法适用于所有数据辅助同步系统,将该方法应用于低压电力线正交频分复用(OFDM)载波通信系统,用以对抗电力线恶劣的信道环境,提高定时同步性能。仿真结果表明,该方法同步性能明显优于固定阈值的本地相关算法,帧误检测概率接近最优阈值曲线,比固定阈值方法有2dB的性能改善,适用于低信噪比的电力线通信环境。

关键词：正交频分复用电力线载波通信定时同步阈值选择

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一种基于经验知识和信息熵的阈值选择策略

化工学报 2008年第7期59卷 1803-1807页

作者：许永华吴敏何勇聂卓赟中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

针对高炉料面温度场红外图像的特征提取问题,提出一种基于经验知识和信息熵的图像分割阈值选择策略。该方法首先利用双峰法、最大方差法和一致性准则法分别对图像进行区域分割,再根据图像目标大小,运用知识规则制定判断图像质量的信息... 详细信息

针对高炉料面温度场红外图像的特征提取问题,提出一种基于经验知识和信息熵的图像分割阈值选择策略。该方法首先利用双峰法、最大方差法和一致性准则法分别对图像进行区域分割,再根据图像目标大小,运用知识规则制定判断图像质量的信息熵评价准则,选择合适的分割阈值,获得对判断料面温度分布最有利的图像区域特征。实际运行结果表明图像分割结果和期望的图像特征一致,符合实际工业应用要求,有利于操作人员判断炉况。

关键词：高炉经验知识信息熵阈值选择

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阈值选择方法在高光谱图像目标检测中的应用

兵器装备工程学报 2019年第11期40卷 183-187页

作者：李豪杨桄关世豪空军航空大学

根据约束能量最小化、自适应一致估计、光谱角匹配等理论,提出了利用传统图像分割中的阈值选取方法对高光谱图像进行目标检测的方法。通过不同的目标检测方法将高光谱图像转化为灰度值图像,利用直方图极点法、迭代阈值选取法、最大类间... 详细信息

根据约束能量最小化、自适应一致估计、光谱角匹配等理论,提出了利用传统图像分割中的阈值选取方法对高光谱图像进行目标检测的方法。通过不同的目标检测方法将高光谱图像转化为灰度值图像,利用直方图极点法、迭代阈值选取法、最大类间方差阈值法分别提取了各个方法结果灰度值图像的阈值,并根据阈值进行灰度值图像的分割,识别出高光谱图像中的目标。结果表明:3种阈值选取的方法都能较为准确地提取到目标的位置与形状大小信息,与传统方法比较,利用阈值提取的精度更高,误分率更低,其中自适应一致估计算法与最大类间方差阈值法配合结果的正确率最高。

关键词：高光谱目标检测阈值选择图像分割灰度化

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H.264帧间编码可变块阈值选择算法

计算机工程 2009年第22期35卷 168-169,181页

作者：夏定元吴通武汉理工大学信息工程学院武汉430070 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004

为有效预测运动矢量,降低运动估计复杂度,提出一种阈值选择算法。设定阈值以确定当前块是否为预测运动矢量块,对最佳运动矢量块做出判定,以提前终止运动估计。在JM10.2平台上与UMHexagonS算法进行对比测试,验证该算法的性能。实验结果表... 详细信息

为有效预测运动矢量,降低运动估计复杂度,提出一种阈值选择算法。设定阈值以确定当前块是否为预测运动矢量块,对最佳运动矢量块做出判定,以提前终止运动估计。在JM10.2平台上与UMHexagonS算法进行对比测试,验证该算法的性能。实验结果表明,该算法缩短了约84%的编码时间,提高了编码效率,而视频质量无明显下降,满足实时应用的需求。

关键词：帧间编码运动估计阈值选择

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用最大熵原则作多阈值选择的条件迭代算法

软件学报 2000年第3期11卷 379-385页

作者：罗希平田捷中国科学院自动化研究所人工智能实验室北京100080

最大熵原则是图像处理中阈值选择的最常用方法之一 .很多研究者针对最大熵原则作了各种研究 ,但一般都回避了用最大熵原则进行多阈值选择时运算量太大的问题 .该文提出了解决这一问题的条件迭代 ICM(iterated conditional modes)算法 .... 详细信息

最大熵原则是图像处理中阈值选择的最常用方法之一 .很多研究者针对最大熵原则作了各种研究 ,但一般都回避了用最大熵原则进行多阈值选择时运算量太大的问题 .该文提出了解决这一问题的条件迭代 ICM(iterated conditional modes)算法 .通过实验比较了 ICM算法与 H.D.Cheng等人提出的模拟退火算法 ,充分显示了 ICM算法的有效性 .

关键词：图像处理最大熵原则阈值选择迭代算法

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基于遗传退火方法的灰度图像阈值选择算法

计算机仿真 2010年第4期27卷 210-214页

作者：郭金基瑚琦顾玲娟上海理工大学光学与电子信息工程学院上海200093

灰度图像分割问题一般采用传统的最大类间方差法来解决,但是类间方差方法计算量大,不适合实时图像处理。为了解决上述问题,提出了一种改进型遗传退火的阈值分割算法。算法的整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用经典的最大类间方差法... 详细信息

灰度图像分割问题一般采用传统的最大类间方差法来解决,但是类间方差方法计算量大,不适合实时图像处理。为了解决上述问题,提出了一种改进型遗传退火的阈值分割算法。算法的整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用经典的最大类间方差法作为遗传算法的适应度函数,再根据M etropolis准则判断产生的新解是否被接受,从而求得灰度图像的一个最佳阈值。图像分割的仿真结果表明,与传统的最大类间方差法相比,计算量不大,算法具有很强的全局优化搜索能力,由于算法效率高,收敛速度快,适用于实时性的灰度图像处理。

关键词：遗传算法模拟退火遗传退火算法阈值选择