基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测

为检测人群突散异常,提出一种基于卷积神经网络的人群突散异常行为检测方法。对于人群中的个体使用改进的多尺度卷积神经网络(MCNN)预测人群中每一个个体头部的坐标位置;根据提取出来的坐标点计算人群平均动能、人群密度值以及人群分布熵这3种人群运动状态特征值,以此减少计算量;将3种运动状态特征值放入基于差分进化粒子群优化的极限学习机(DE-PSO-ELM)中进行训练预测,得到人群运动状态,实现人群突散异常行为的检测。仿真结果表明,该算法对人群突散异常行为检测有较好的效果,检测准确率达到99.75%。     

基于深度学习与稀疏光流的人群异常行为识别

目前公共场所人群异常行为检测的异常种类检测准确率较低,且多数对突然奔跑等部分异常行为无法识别.为此,提出一种基于YOLO_v3与稀疏光流的人群异常行为识别算法,通过检测小团体异常为群体异常预警与采取相应的应急措施提供充足的时间.为方便定位异常发生区域,将视频分割为多个子区域,通过获取子区域的图像样本进行诱发群体异常的小团体异常检测,利用改进YOLO_v3神经网络对传统算法较难检测行人持棍、持枪、持刀与面部遮挡等异常进行检测,在未检测到上述异常诱因时,使用稀疏光流法获取人群平均动能与运动方向熵,将得到的特征数据通过PSO-ELM进行分类,区分正常行为与同向突散或无规则突散.实验结果表明,与现有同类算法相比,该算法能有效检测行人持械与面部遮挡等小团体异常,并且定位异常发生区域的准确率达到98.227%.     

基于多尺度卷积神经网络的人群聚集异常预测

已有的公共场所人群聚集异常行为检测方法较少,且大多检测方法都是在人群已经异常聚集后再进行检测,检测准确率不高,时效性不够好。提出一种基于多尺度卷积神经网络（MCNN）的人群聚集异常预测模型。首先,通过多尺度卷积神经网络训练一个人群计数模型,用训练好的模型对人群聚集异常视频进行测试;然后在测试中完成人群人数统计与人群头部坐标点获取,进而计算人群密度、人群距离势能与人群分布熵;最后将得到的3种人群运动状态特征值利用PSO-ELM进行训练,得到预测模型,通过特征数据的变化,完成人群聚集行为的预测。实验结果表明,与现有算法相比,该模型能有效实现人群聚集异常行为的预警与检测,时效性强,为采取相应应急措施提供了更多时间,预测准确率达到了9717%。     

穿越森林草原配电线路的一二次融合成套柱上开关优化布置研究

目前供电公司10 kV配电线路的一二次融合成套柱上开关仅凭经验进行安装布置,其安装数量和安装位置会直接影响穿越森林草原配电线路的故障处置效果。为了科学地开展一二次融合成套柱上开关安装选址,文中提出基于改进DBPSO优化的穿越森林草原配电线路一二次融合成套柱上开关优化布置算法。实验结果表明,该算法能通过较少的迭代次数实现最优一二次融合成套柱上开关位置组合的获得,为配电网一二次融合成套柱上开关安装选址提供科学参考,充分发挥其故障处置的实际效果。