递归神经网络驱动的密集人群异常事件精确定位方法

本文主要探讨了一种创新的基于递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的局部建模方法，用于解决密集人群建模难题以及提高异常事件检测的可靠性。该研究针对人群异常事件监测与定位问题，提出了一种系统化的解决方案。 首先，研究者对人群场景进行网格化处理，这是为了更好地捕捉和理解大规模人群的动态行为。通过提取多尺度光流统计直方图特征，这些特征能够反映出人群运动的复杂性和多样性。接着，他们实施特征选择策略，根据特定规则保留关键信息，构建出人群动态序列事件的表示，这有助于后续模型理解和预测。 递归神经网络在此过程中发挥关键作用，它能够处理序列数据，捕捉时间依赖性，从而在局部范围内进行精细建模。这种方法允许模型深入理解人群的行为模式，并在预测未来行为时考虑到历史趋势。通过RNN的学习能力，研究人员能够训练模型来模拟正常人群的行为，以此作为基准。 最后，异常事件的判定是通过比较当前帧与前后帧的重构误差完成的。如果当前帧的预测结果与实际观察有显著差异，那么就可能表明发生了异常事件。这种基于前后帧的误差分析策略能够有效地定位异常事件的发生位置，提高了异常检测的准确性。 实验部分，研究人员将他们的方法应用到公共数据集UCSD上进行对比实验，结果显示，这种方法在异常事件的检测和定位方面表现出显著的优势，相较于传统方法，其性能得到了显著提升。研究还涉及到多个资助项目，包括NSFC广东联合基金、国家自然科学基金、广东省自然科学基金、科技计划项目以及特支计划等，这显示了学术界对该领域的广泛关注和资金支持。 这篇论文提供了一个有效的利用递归神经网络进行人群异常事件监测与定位的新方法，其通过局部建模和重构误差分析，不仅提高了异常事件检测的精确度，而且展示了在实际应用场景中的可行性。这一研究成果对于视频监控和公共安全领域具有重要的理论和实践价值。