綜合管廊又稱城市生命線，是智慧城市的重要內(nèi)容。而視頻監(jiān)控系統(tǒng)是綜合管廊的重要組成部分，為智慧城市的建設提供了基礎。
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綜合管廊又稱城市生命線，是智慧城市的重要內(nèi)容。而視頻監(jiān)控系統(tǒng)是綜合管廊的重要組成部分，為智慧城市的建設提供了基礎。
由于視頻數(shù)據(jù)量大，人工監(jiān)控是一項耗時費力的工作。為了解決上述問題，我們提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，該方法將曲線下面積 (AUC) 的概念與多實例學習 (MIL) 方法相結合。我們制定了預測異常段的高異常分數(shù)的多實例 AUC (MIAUC) 模型。此外，在損失函數(shù)中使用稀疏性和時間平滑度約束來更好地檢測異常。為了驗證我們提出的方法的有效性，基于視頻監(jiān)控系統(tǒng)建立了一個新的數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫由110個真實世界的監(jiān)控視頻組成，總長度為24小時。在真實世界數(shù)據(jù)庫上的實驗結果表明，與基線方法相比，我們的方法取得了更好的性能。此外，我們設計了一個基于 MIAUC 的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其實際效果揭示了利用 MIL 方法在綜合管廊中進行人員異常檢測的前景。
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