真棒视频异常检测:视频异常检测论文已发布的代码收集性能比较 源码

现有的锚杆异常人工检测方法只能对单根锚杆进行抽检,无法全面检查锚杆异常情况,且效率较低。锚杆有异常时,杆体露出段往往出现长度或角度变化,甚至发生脱落。根据锚杆出现异常时露出段长度、角度会发生变化的特点

提出了一种基于运动模式分析的无监督方法用于对视频中的异常行为进行检测。为了有效描述视频场景中的各种目标信息，对每个前景像素点提取了时空描述符，再结合块区域信息并通过词袋模型生成视觉单词，对视频进行表示

为了在海量轨迹数据库中高效准确地挖掘出异常轨迹，提出了基于划分的异常轨迹检测算法。该算法通过计算局部轨迹点之间的匹配程度来探测异常轨迹，将异常轨迹检测由形状匹配问题转化为传统的异常点检测问题，并设计了

通过研究网络异常检测,提出了一种基于流分解消除网络噪声的异常检测算法。该算法从高维、非平稳流量中分离出包含异常的随机部分,通过计算随机部分参数的边缘分布和残差,揭示了流量异常对随机部分参数的影响,并提

String, StringBuilder, for, foreach, delegate, reflection, check, uncheck 等等各种量化的比较

java、groovy、C#、Javascript的运行效率到底如何？ 通过实验比较，Javascript的运行效率解决java，看来基于javascript的html5前途远大。 C#的Releas

异常点检测__ARIMA模型__时间序列中的4种常见异常：考虑 4 种特定的异常，分别是 innovational outlier (IO)，additive outlier (AO)，level s

针对时间序列异常模式检测大多采用线性模式分割方式的局限性，研究了在Haar小波变换多尺度特征的基础上，结合时间序列模式分割技术，提出一种时间序列多尺度异常检测方法。该方法首先通过小波变换压缩时间序列，

这是在视频录像中,检测人的运动的情况,分析是不是符合人的正常行为

异常点检测(outlier detection)领域的大量研究都集中于一类“基于密度的”方法,这类方法能够克服许多传统异常点检测方法的缺陷,但仍大多使用基于几何距离的方式进行数据点局部密度的估计,导致