【摘 要】
：
针对传统的异常事件检测方法中手工提取的浅层特征无法统一表达不同场景的表观和运动信息问题,提出了一种基于卷积变分自编码器(ConVAE)的异常事件检测方法.首先构建了一个卷
【机 构】
：
东北大学机器人科学与工程学院 沈阳 110169;沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168
论文部分内容阅读
针对传统的异常事件检测方法中手工提取的浅层特征无法统一表达不同场景的表观和运动信息问题,提出了一种基于卷积变分自编码器(ConVAE)的异常事件检测方法.首先构建了一个卷积变分自编码器网络,以视频帧序列作为网络输入,提取场景的深度特征;接着采用多变量高斯模型对在所有帧序列的深度特征图中位于同一位置的特征向量进行拟合,获得对应于原始输入中不同感受野的多变量高斯模型;对于测试样本的深度特征在其对应的高斯模型中的拟合程度,作为异常检测的判断标准.使用UCSD异常事件检测数据集对本文提出的方法进行实验验证,在帧级别与像素级别两种级别的度量标准中,本文算法分别取得了95.7％和69.9％的受试者工作特征曲线下面积值.
其他文献
为了实现机械交错拼接型(TDICCD)遥感相机高频次、高精度相对辐射定标,本文提出一种面向复杂场景的在轨非均匀性校正方法。该方法在相机绕偏航轴旋转前后进行正交二次成像,利用所获取的偏航成像数据、常规成像数据分别对阵列内、阵列间探元进行相对定标;结合复杂场景宽辐射动态范围的特点,利用多点曲线拟合的方法实现相对定标参数解算,最终达到非均匀性校正的目的。利用仿真成像数据对均匀场景以及复杂场景进行相对辐射
虽然阿尔茨海默病的诊断标准已经建立，但临床症状差异很大，其特殊类型额叶变异型与行为变异型额颞叶痴呆在临床症状上非常相似，这为鉴别诊断带来了重大挑战。为此，我们报道1例患者表现为进行性认知障碍，早期显著的执行功能障碍行为异常，磁共振成像显示明显的额颞叶萎缩，初步诊断极易误诊为行为变异型额颞叶痴呆。然而，多模态功能神经影像学结果显示神经病理改变更倾向为可能的额叶变异型阿尔茨海默病。本研究表明，使用详细
机化性肺炎(organizing pneumonia，OP)作为一种病理以肺泡腔、肺泡管或伴有细支气管内肉芽组织增生为组织病理学表现的临床综合征，随着肺活检技术的发展，通过病理诊断的OP逐渐增加，但多数在诊断时或随访中证实为继发性机化性肺炎(secondary organizing pneumonia，SOP)。SOP病因事关治疗的选择和预后，首先需要排除感染、找到结缔组织病的证据，或之前用药以及
肠道微生物的出现成为肠脑功能的关键调节因素之一，并且使人们认识到微生物-肠-脑轴的重要性。肠道微生物和大脑通过免疫系统、色氨酸代谢、迷走神经和内分泌系统等多种途径相互联系。许多因素可以影响肠道微生物的组成，包括感染、分娩方式、抗生素药物的使用、压力和宿主遗传学。最近的研究表明肠道微生物可能与许多疾病有关，包括自闭症、肠易激综合征等。未来的研究将集中在了解微生物-肠道-脑轴的潜在机制，并试图阐明基于
单张图像去雨由于有限的输入信息,会严重影响去雨效果。光场图像不同于普通2D图像,能够记录三维场景的丰富结构信息。针对此类问题并且利用光场图像特点,提出一种基于双LSTM神经网络的光场图像去雨算法。提出的神经网络包括雨条纹检测网络(Rain Streaks Detecting Network,RSDNet)和背景修复网络(Background Restoring Network,BRNet)。所提算
针对多应力条件下电能计量设备测量误差难以预测的问题,提出一种基于核支持向量回归(KSVR)的电能计量设备测量误差预测方法,并提出一种优化遗传算法(OGA)对核参数进行优化。首先,提出一种线性加权多核函数融合多个应力特征,利用核权值系数刻画不同应力对电能计量设备的影响。然后,在核函数参数选择阶段,为了避免对参数人工调整的局限性,提出一种交叉概率与变异概率自适应调整的优化遗传算法,并将其应用到核参数优
边界识别是位场数据解释中一项重要任务,可用于资源探测等领域,是目前研究的热点问题之一。对于深部异常体目标,采用传统的边界识别方法易出现模糊、发散、变形等问题,而改进的方法大多采用高阶导数,虽然能够很好地识别出深部异常体边界,但是计算复杂,易受噪声干扰。为了改善以上问题,提出了一种稳定的快速边界识别方法,仅利用符号函数和重磁垂直导数数据,即可均衡识别不同深度的目标,且避免了高阶导数的计算。通过理论模型的实验与对比,验证了方法的便捷性、有效性、抗斜磁化能力以及抗噪能力。同时,应用实测数据验证了方法在复杂重磁环
自发性脑干出血发病率约为原发性脑出血的10%，但其病死率和致残率远高于其他疾病。脑干解剖特点及密集的功能核团与脑干出血手术极高的操作难度有着密不可分的关系。原发性脑干出血的手术治疗方式主要分为开颅血肿清除、血肿穿刺抽吸两类。目前对于脑干手术治疗的适应证尚未形成共识，缺乏大型多中心临床观察结果和循证医学证据的支持。现有的治疗方式均未在脑干出血治疗上取得突破性进展，医师在临床工作中常由于缺乏依据而困惑
脊髓损伤在临床上具有较高致残率，依据不同的损伤节段和严重程度可将其分为完全性脊髓损伤和不完全性脊髓损伤。治疗的主要目的是保护神经，目前急性脊髓损伤主要采用外科减压手术、神经营养、激素治疗、低温治疗以及康复干预等临床综合治疗。近年来内、外源性神经干细胞研究领域有所突破，干细胞移植的基础研究已取得重要进展。从长远来看，神经再生与神经调制措施可能是修复脊髓损伤最有前景的疗法。
基于单自由度体系推导的统计矩理论,针对无模型方法识别结构损伤距离实际应用差距较大等问题,结合融入广义模式搜索算法,提出一种以融合位移四阶矩和加速度八阶矩为指标的全新框架结构两步层递式快速损伤检测方法。所提广义搜索模式算法结合无模型快速损伤定位理论形成的全新损伤诊断方法,利用融合位移四阶矩和加速度八阶矩作为指标,对12层框架结构数值模型有无噪声工况进行数值模拟,与标准结果偏差均在3%以内,证明了该方法的精确性及抗噪性效果。并与相同指标下的统计矩二范数优化方法和类贝叶斯思想方法进行对比,验证了该新方法相较其他