[发明专利]用于监控系统的异常事件检测方法在审
| 申请号： | 201810902505.5 | 申请日： | 2018-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN109034092A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 闻佳;邓佳 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙) 11474 | 代理人： | 韩燕 |
| 地址： | 066000 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种用于监控系统的异常事件检测方法，其包括以下步骤：S1、图像处理：在异常事件模型训练之前，进行图像预处理以及图像增强处理，以便将各种待检测的异常事件特征进行凸显，并将处理好的数据分为训练集和测试集；S2、模型训练：用处理好的训练集进行异常事件模型训练,首先进行异常事件模型初始化，然后设计网络结构，初始化网络参数，根据异常事件模型的训练要求，增加批归一化和Dropout训练技巧模块，最终获得训练好的异常事件检测模型；S3、异常事件检测：用测试集对所述训练好的模型进行异常事件检测，最后将检测的结果可视化在测试集上。本发明对多场景的异常事件检测有很强的泛化能力，并且对多种异常事件的检测都具有较高的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 异常事件检测 异常事件 模型训练 测试集 监控系统 训练集 检测 模型初始化 图像预处理 图像处理 图像增强 网络参数 网络结构 训练要求 初始化 归一化 可视化 准确率 场景 | ||
【主权项】：
1.一种用于监控系统的异常事件检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1、图像处理：在异常事件模型训练之前，进行图像预处理以及图像增强处理，以便将各种待检测的异常事件特征进行凸显，并将处理好的数据按照7:3的比例分为训练集和测试集；S2、模型训练：用所述处理好的训练集进行异常事件模型训练,首先进行异常事件模型初始化，然后设计网络结构，初始化网络参数，根据异常事件模型的训练要求，增加批归一化和Dropout训练技巧模块，最终获得训练好的异常事件检测模型；S3、异常事件检测：用测试集对所述训练好的模型进行异常事件检测，最后将检测的结果可视化在测试集上。
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