【技术实现步骤摘要】
技术邻域本专利技术涉及一种，属于监控视频的事件检测领域。
技术介绍
近年来，随着监控摄像头在各个公共场所的广泛应用，依靠人来观察监控视频的传统方法已经变的不适用，异常事件检测系统成为一个热门的研究课题。监控视频中的异常事件检测系统可以自动地检测出异常事件，并发出预警，可以极大地减少人力资源的浪费。 在异常事件检测系统中，存在着以下两个难点1)与正常事件相比，人们感兴趣的异常事件的数量非常少，这样就造成了正常事件和异常事件分布极度不均衡；2)每个异常事件发生的时间都不是固定的，需要考虑时序间的变化。异常事件检测系统中，现有的分类方法一般都只是考虑到其中的一个方面，比如Y. Li和J. Shawe-Taylor在2003年《PACLIC17 (第十七届亚太地区语言、信息与计算学术研讨会)》，第 216 到 227 页发表的 “The SVM with uneven margins and Chinesedocument categorization (基于非均衡边缘的支持向量机和中文文档分类)” 一文中提出的基于非均衡边缘的支持向量机方法解决了非均衡分类问题，忽视了事件的时...
【技术保护点】
基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法，其特征在于：首先进行时序特征提取,得到视频段的时序特征，然后进行模型训练获取非均衡时序模型，最后进行事件检测检测异常事件是否发生。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：王耀威，夏子威，田永鸿，黄铁军，
申请(专利权)人：北京理工大学，北京大学，
类型：发明
国别省市：
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