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基于时间序列的人群异常聚集行为识别研究任务书

 2020-04-04 12:04  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

人群的异常聚集是发生重大事故的前期征兆,人群的聚集性行为在密集人群中,其行为特征表现较为明显。

本研究针对人群的异常聚集行为进行研究,研究以时间为顺序的人群移动过程,并研究LSTM算法在人群异常聚集中的特性,并给出检测结果。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 查阅相关文献资料15篇以上(其中英文文献不少于2篇)。

2. 完成开题报告。

3. 研究lstm对人群行为的分析。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1-3周 查阅中、英文资料,完成开题报告,完成不少于2万字符的英文翻译任务;
4-8周 学习LSTM对人群行为特征的分类及识别;
9-16周 实现对人群异动聚集的分析及报警;
17周 修改完成毕业论文,答辩。

4. 主要参考文献

[1]feng xiong; xingjian shi; dit-yan yeung, spatiotemporal modelingfor crowd counting in videos 2017 ieee international conference oncomputer vision (iccv) year: 2017 pages: 5161 – 5169

[2] yuan yuan; yachuang feng; xiaoqiang lu .statistical hypothesis detectorfor abnormal event detection incrowded scenes ieeetransactions on cybernetics year: 2017, volume: 47, issue: 11 pages: 3597 – 3608

[3] n.patil; prabirkumar biswas .detection of global abnormal events in crowded scenes 2017twenty-third national conference on communications (ncc) year: 2017 pages: 1 - 6

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