车辆轨迹行为异常检测的研究和应用

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。

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

小波分析能将时间域上重叠但频率域上不重叠的信号进行分段，不同的频段（也就是不同的小波系数层次）代表了信号中处于该频段的信号分量，网络流量具有时域中频域重叠的特征。基于小波分解和重构思想，提出采用小波方

提出了一种基于HMM的用户行为异常检测的新方法,用shell 命令序列作为审计数据,但在数据预处理、用户行为轮廓的表示方面与现有方法不同。仿真实验结果表明,本方法的检测效率和实时性相对较高,在检测准确

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根据模糊聚类算法和量子粒子群算法，提出一种基于以上两种算法的网络异常检测模型，并将该模型应用到Ad Hoc无线网络异常检测中。在聚类分析中，K-Means聚类算法是应用最广泛的方法之一。该模型先利用K

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在人类视觉系统特性基础上提出了一个改进的各向异性平滑方法。加入图像四阶偏微分信息避免“阶梯效应”，扩展演化方向，改进数值模型。实验结果表明，该方法在噪声消除和边缘保留方面能获得较好的效果。