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綜合管廊又稱城市生命線,是智慧城市的重要內容。而視頻監控系統是綜合管廊的重要組成部分,為智慧城市的建設提供了基礎。

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由于視頻數據量大,人工監控是一項耗時費力的工作。為了解決上述問題,我們提出了一種基于神經網絡的方法,該方法將曲線下面積 (AUC) 的概念與多實例學習 (MIL) 方法相結合。我們制定了預測異常段的高異常分數的多實例 AUC (MIAUC) 模型。此外,在損失函數中使用稀疏性和時間平滑度約束來更好地檢測異常。為了驗證我們提出的方法的有效性,基于視頻監控系統建立了一個新的數據庫,該數據庫由110個真實世界的監控視頻組成,總長度為24小時。在真實世界數據庫上的實驗結果表明,與基線方法相比,我們的方法取得了更好的性能。此外,我們設計了一個基于 MIAUC 的視頻監控系統,其實際效果揭示了利用 MIL 方法在綜合管廊中進行人員異常檢測的前景。


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