基于NWPSO-BP神经网络的异常用电行为检测算法

用户的异常用电行为会导致电力负荷异常增长,给电力公司造成巨大损失,同时也易造成输电线路故障,从而危害公共安全,然而传统人工检查异常用电行为的检测效率低下且精度较低。针对上述问题,首先分析了异常用电用户存在的行为特征,然后选择用于训练模型的最佳特征指标,最后提出了基于改进的非线性权重调整粒子群优化算法优化BP神经网络(NWPSO-BP)的异常用电行为检测算法。结果表明,与现有的异常用电行为检测方法相比,所提算法具有更高的精度,且误差收敛速度更快。     

基于在线特征选择的网络流异常检测

针对传统批处理特征选择方法处理大规模骨干网数据流存在时间和空间的限制,提出基于在线特征选择(online feature selection, OFS)的网络流异常检测方法,该方法将在线思想融入线性分类模型,在特征选择过程中,首先使用在线梯度下降法更新分类器,并将其限制在L₁球内,然后用截断函数控制特征选择的数量。研究结果表明,提出的方法能充分利用网络流的时序性特点,同时减少检测时间且准确率和批处理方法相近,能满足网络流异常检测的实时性要求,为网络流分类和异常检测提供一种全新的思路。     

基于卷积神经网络的目标检测

为了完成视频图像中人体检测,将卷积神经网络和梯度算法结合.将YOLO网络模型结构以及算法函数进行了优化调整.为了保留视频时间信息,引入了卷积神经网络反馈时间维度.采用长短记忆卷积神经网络(LSTM)进行训练,通过将迭代过程的最优解保留,加快了梯度算法中的搜索速度,并且保证收敛于全局最优解.     

一种基于SDN的在线流量异常检测方法

基于软件定义网络的集中管控平面,提出了一种在线流量异常检测方法.首先在控制器上在线获取OpenFlow交换机的流表信息,并构造整个网络的流量矩阵与样本熵矩阵进行组合,然后采用主成分分析方法检测异常流量.实验结果表明,相比于传统网络中利用主成分分析方法分别单独处理离线的流量矩阵或样本熵矩阵的方法,在线流量异常检测方法实现和处理方式简单、有效,异常流量能够得到快速隔离,是基于软件定义网络的一种轻量级在线流量异常检测方法.     

基于DMC-HMM模型的视频异常行为检测

针对视频检测算法中选取合适的图像语义特征提取算法的困难和检测计算效率不高的问题,该文提出了一种基于狄利克雷多项式共轭隐马尔科夫模型的视频异常行为检测算法,首先提出了狄利克雷多项式共轭模型用于抽取视频的底层特征的语义特征,接着将该模型与隐马尔可夫模型相结合进行视频异常行为的检测。通过校园人群流动和交通灯车辆流动实验证明,该方法具有较高的计算效率和检测性能。     

一种基于时空兴趣点和光流法的行人检测方法

为解决视频监控系统中帧差光流法在光照变化大时对目标检测存在误差大的问题,提出一种基于时空兴趣点的目标检测算法。从光流的行人目标提取着手,首先对图像序列进行高斯滤波、Gabor滤波,提取到兴趣点集,然后对兴趣点集提取运动目标区域,接着在一定区域进行光流计算,识别并跟踪目标。实验结果表明,该方法的准确率比传统的帧差光流法的准确率高,且在简单的实际场景中更有效。     

基于网络性能异常检测算法的研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,提出了一种新的入侵检测系统．在结构上采用分布式结构,各个检测器不但具有针对主机的检测功能,还可以联合起来检测大规模的分布式网络入侵行为．对网络数据的检测根据遗传算法在动态环境中的鲁棒性、自适应性强的特点,采取了将遗传算法为主,并借鉴人工免疫系统的思想,给出了一种基于网络性能的异常检测算法．经实验证明,此算法实时性强,能有效地检测未知的入侵行为．     

Abnormal Crowd Behavior Detection Based on the Entropy of Optical Flow

To improve the detection accuracy and robustness of crowd anomaly detection, especially crowd emergency evacuation detection, the abnormal crowd behavior detection method is proposed. This method is based on the improved statistical global optical flow entropy which can better describe the degree of chaos of crowd. First, the optical flow field is extracted from the video sequences and a 2D optical flow histogram is gained. Then, the improved optical flow entropy, combining information theory with statistical physics is calculated from 2D optical flow histograms. Finally, the anomaly can be detected according to the abnormality judgment formula. The experimental results show that the detection accuracy achieved over 95% in three public video datasets, which indicates that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms.     

基于智能体技术的人员群集流动动力学模型

目的运用计算机技术研究复杂的群集流动现象，设计和优化人员疏散系统．解决群集人员流动安全管理问题．方法吸取社会力模型中行人运动受到社会力支配的思想，综合考虑行人之间的相互影响，利用智能体技术，在人员流动行为规则的指导下，建立群集流动的微观动力学模型，借助自适应网格生成技术实现了人员群集流动的计算机模拟．结果对仅有一个出口的大房间和设有障碍的通道的人员疏散过程进行了模拟，模拟动画图像显示了人员流动过程中在流动通道瓶颈处的成拱现象及行人流避让和绕过障碍的现象．结论通过群集流动微观动力学模型并借助自适应网格生成技术，实现了对于人员群集流动状态及其演化过程的计算机模拟．提高了运算速度．表明本模型具有一定的适用性．     

一种直方图均衡化的五边形拟合老年人异常行为检测算法的研究

老年人异常行为检测是计算机智能视频监控的一项重要功能,其快速有效地检测老年人的异常行为信息,使老年人及时得到救治,本文提出一种直方图均衡化的老年人异常行为检测算法,首先根据定义的行为准则区分异常行为,然后对图像进行预处理-直方图均衡化修正直方图、前景图像和背景图像做差分、对图像进行二值化,采用形态学的算子进行膨胀连通断裂区域,腐蚀、轮廓提取。本文采用头、左手、左脚、右脚、右手五个突出顶点进行五边形拟合,边界跟踪去除影响的噪声。采用面积有效比、周长比、中心比、宽高比进行判断区分老年人的行为。经试验验证该算法提高了正确率,降低了误判率,具有很好的鲁棒性。     

人员群集流动自适应元胞自动机模型研究

目的建立人员群集流动的自适应二维元胞自动机模型，分析出口附近人员流动的瓶颈现象，以及群集流动灾变的临界状态．方法对国内外人员流动行为规律的研究现状和发展趋势进行分析，利用自适应网格生成器，建立人员流动二维元胞自动机模型，实现对人员群集流动的计算机模拟．结果可以清晰地观察到人员流动过程中的群集滞留与成拱现象．在同样的人员负荷、人员密度和人员初始期望速度情况下。空间几何尺寸对人员流动安全性有一定的影响．结论与社会力模型相比，大大提高了运算速度．然而，当空间结构比较复杂，并且人员密度较大的时候，网格的局部加密和调整常常会造成冲突和死循环现象．因此，今后的研究方向应该在网格技术上进一步实现优化。     

基于行为一致性的密集场景人群分群检测算法

针对公共场所无序运动人群密集场景,提出了一种无监督的自动人群分群检测算法。在由高斯混合模型背景去除法得到的前景区域提取KLT特征点,通过分析特征点的运动特性,对邻域特征点采用速度方向过滤算子和运动相关性过滤算子进行逐级过滤;对非邻域特征点采用运动轨迹相似性过滤算子进行过滤,遍历所有特征点,以实现人群的分群检测。该算法不需要对单个行人进行分割及样本训练,也不需要任何先验信息,且在邻域特征点划分过程中,邻域的特征点数能根据相邻距离特征点的最短距离进行自动调节。采用具有不同运动模式的密集场景视频对所提出的算法进行了试验,结果验证了算法的有效性、可靠性和优越性。     

基于Delauny三角形的GPS高程异常内插方法

GPS高程异常的不规则性在一定程度上制约了GPS高程的应用.本文提出一种新的内插拟合模型——基于狄洛尼三角网的带权内插模型,以及基于等值线辨别粗差的可视化方法,并通过对实例的应用计算,说明该模型的处理方法简便、有效.     

基于用户击键数据的异常入侵检测模型

改进了Apriori关联规则算法,通过对正常用户击键数据的规则挖掘,建立用户的正常特征轮廓,并以此对新用户的击键数据实行异常入侵检测. 实验结果表明,本文提出的模型具有一定的入侵检测功能 .     

公共聚集场所疏散通道障碍物对人员疏散安全性的影响

目的分析因障碍物的存在,导致公共聚集场所疏散通道附近人员群集滞留的影响因素.方法利用基于自适应网格生成器技术的人员流动二维元胞自动机模型,实现对具有障碍物的疏散通道上高密度人群流动的计算机模拟.结果可以清晰地观察到人群流动过程中的绕流障碍物现象,以及由于障碍物存在导致疏散通道附近人群滞留与成拱现象.结论在同样的人员密度和初始期望速度情况下,障碍物的尺寸及其与疏散通道的相对位置对高密度人群流动安全性有一定的影响.