项目名称: 面向公共安全的多源异构数据融合的群体行为分析与挖掘

项目编号: No.61133003

项目类型: 重点项目

立项/批准年度: 2012

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 姚鸿勋

作者单位: 哈尔滨工业大学

项目金额: 270万元

中文摘要: 面向公共场所异常突发事件检测与预警的重大需求,针对密集人群多遮挡难分割、运动目标多视角难关联、行为语义多歧异难理解等核心问题,拟通过多源信息融合的理论方法,利用可见光、无线、深度等多类感知手段,探索多源异构数据的信息对齐、时空数据的表示问题;突破传统的个体/群体行为分析方法与模式挖掘方法的局限,发展融合多源感知信息的语义计算理论及多模态关联挖掘理论,揭示事件因果关系与潜在异常模式的发生、演化规律;建立融合多源感知手段的行为分析与事件挖掘技术理论体系,解决传统监控手段所面临的难题,实现复杂公共场景下,群体行为分析、异常事件的检测及预警。旨在以少量的投入大幅度提高现有公共监控系统的监控能力和智能化水平,更好地在保障公共安全、维护社会和谐方面发挥作用。

中文关键词: 视频监控;公共安全;异常检测;多源融合;群体行为分析

英文摘要:

英文关键词: Video surveillance;public security;anomaly detection;multi-source fusion;crowd behavior analysis

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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