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文檔簡介
1、本文提出了一個新的方法來對監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測并生成摘要視頻。本文首先介紹了基于小塊學習的方法，自動對場景中的正常行為模式和關鍵區(qū)域進行建模。根據建立的正常行為模式和場景的關鍵區(qū)域，算法可以有效地對異常行為進行檢測和分類。接著，文章介紹了團塊序列的最優(yōu)分割模型。該模型綜合考慮了運動物體的空間、時間、大小和運動關聯性等信息，準確地提取并優(yōu)化了物體的前景團塊序列。該方法可以有效地解決由于物體碰撞或背景干擾引起的前景團塊黏連問題。最后
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