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车辆轨迹学习可用于视频监控系统,以识别正常和异常车辆运动模式,用于交通运营、公共服务和执法管理.本文的目的是研究一种新的基于视频监控系统的车辆轨迹学习自适应稀疏重构方法.由于l_1和l_2最小化的解的稀疏性会受到范数中项的值的损害,在实践中不能保证得到足够稀疏的解,本文提出了一种改进的基于l_p(0p1)最小化的车辆轨迹学习方法,应用l_p范数的下限理论获得更稀疏的重构系数向量,以获得比l_1或l_2最小化更稀疏的解.通过实验分析,所提出的方法可以解决过拟合问题,获得更稀疏的解. 相似文献
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