一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统,主要适用人群是老年人,在摄像头固定的情况下,自动检测人体运动轨迹,并与提前设定好的行为库进行匹配,分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用
基于进程行为的异常检测技术具有较好的检测效果 ,有望成为异常检测实用化的突破口。从看待正常的角度以及建模方法两方面对该领域研究进展进行总结 ,对主要方法的误差特性和检测复杂性进行分析 ,对后续研究工作
本软件基于matlab设计,用于检测人体异常姿态行为,拥有易用的GUI界面及详细的万字文档。该软件能够对人体关键点进行检测,并采用算法进行异常行为识别,能够有效地提高人体异常行为检测的准确性和可靠性。
模拟电商系统上线运行一段时间后,根据收集到大量的用户行为数据,利用大数据技术(Flink)进行深入挖掘和分析,进而得到感兴趣的商业指标并增强对风险的控制。 整体可以分为用户行为习惯数据和业务行为数据两
【摘 要】 为改善网站的可用性,一般采用可用性工程方法,其核心是以用户为中心的设计方法论(UCD)。综合介绍了目前国内外对于用户行为数据收集和分析方法所进行的研究,各种方法的特点,并介绍一些利用相应
国内SNS网站用户行为研究分析报告..SNS网站国内外发展状况,背景。。
基于 Impala 构建实时用户行为分析引擎
用户行为分析平台是基于大数据Hadoop生态构建的平台,本文档包括的内容如下:1.大数据基础知识介绍2.Hadoop介绍3.Hive介绍4.Flume介绍5.用户行为分析平台介绍
选取某爱心快递服务团队微信公众号的用户数据、行为数据,应用SPSS统计分析软件,从11个用户指标中取了4个重要性特征,建立重要性特征数据分析模型,进而对微信用户行为进行分析。经过线下实践验证表明,所选
利用大数据采集模块Flume+Kafka对用户行为数据进行采集,并通过Hadoop+Spark平台进行分析。采用基于随机森林算法的Spark MLlib,对用户行为数据进行模型训练和预测,通过数据仓库
