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        基于深度學習的復雜場景人群動態理解研究
         
             論文目錄
         
        摘要第3-4頁
        abstract第4-5頁
        第一章 緒論第11-21頁
            1.1 研究背景及意義第11-12頁
            1.2 國內外研究現狀第12-17頁
                1.2.1 人群行為識別研究現狀第12-14頁
                1.2.2 人群異常檢測研究現狀第14-17頁
            1.3 本文的研究內容第17-21頁
                1.3.1 本文核心工作和創新成果第17-19頁
                1.3.2 論文主要內容和章節安排第19-21頁
        第二章 人群動態特征的提取方法綜述第21-33頁
            2.1 人群動態特征建模方法第21-25頁
                2.1.1 流體模型第21-23頁
                2.1.2 局部時空特征模型第23-24頁
                2.1.3 基于軌跡模型第24頁
                2.1.4 其他模型第24-25頁
            2.2 提取動態屬性的深度神經網絡結構第25-31頁
                2.2.1 雙流網絡第26-28頁
                2.2.2 3D卷積網路第28-31頁
            2.3 本章小結第31-33頁
        第三章 基于注意力機制的多模態融合人群異常檢測方法第33-53頁
            3.1 多示例學習第33-35頁
            3.2 基于注意力機制的多模態融合人群異常檢測算法第35-42頁
                3.2.1 構造多示例包第35頁
                3.2.2 多示例排序損失函數第35-38頁
                3.2.3 注意力網絡結構第38-39頁
                3.2.4 社會力模態計算第39-42頁
            3.3 基于注意力模型的多模態融合人群異常檢測算法性能評估第42-52頁
                3.3.1 數據集第42-43頁
                3.3.2 實驗設置第43-44頁
                3.3.3 實驗結果第44-52頁
            3.4 本章小結第52-53頁
        第四章 基于人群運動屬性描述包的人群行為識別方法第53-71頁
            4.1 人群行為識別算法架構第53-64頁
                4.1.1 人群動態屬性描述包構建方法第54-62頁
                4.1.2 人群行為識別網絡結構第62-64頁
            4.2 實驗與討論第64-69頁
                4.2.1 數據集第64頁
                4.2.2 實驗設置及數據預處理第64-65頁
                4.2.3 實驗結果討論第65-69頁
            4.3 本章小結第69-71頁
        第五章 總結與展望第71-75頁
            5.1 主要工作總結第71-72頁
            5.2 未來研究展望第72-75頁
        參考文獻第75-83頁
        致謝第83-85頁
        攻讀學位期間發表的學術論文第85-87頁
        攻讀學位期間參與的項目第87-89頁

         
         
        論文編號BS4726203,這篇論文共89
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