导读:本文包含了自动事件检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:事件,自动检测,特征,交通,算法,邻域,在线。
自动事件检测论文文献综述
李红伟,姜桂艳,李素兰,朱宏伟[1]（2019）在《基于突变强度的交通事件自动检测算法》一文中研究指出为设计1种检测率高的快速路交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法,基于突变强度理论,分析交通事件下流量、速度、占有率突变强度在纵向时间序列的变化特征,得出事件时段,交通参数突变强度值较大.本文以叁参数突变强度乘积为事件评价指数设计了1种快速路AID算法.新算法与3种AID算法对比得出:新算法检测率高(100.00%),误检率低(5.75%);与横向时间序列相比,纵向时间序列数据稳定性更好;参数数量的增加可提高检测率.新算法适用于各种流量,在低峰检测率为100.00%,误检率为0,检测效果最佳;高峰时段保持100.00%高检测率,误检率为5.66%,误检事件多发生在上下班早晚高峰和午休3个交通流量变化较大的时段.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2019年05期）
赵明,陈石,房立华,张贝[2]（2019）在《基于深度学习技术和波形频谱的地震事件自动检测》一文中研究指出地震观测数据的自动化和智能化处理,是地震科技创新工程的重要组成部分。首都圈地区(包括北京市、天津市及河北省)为中国防震减灾重点示范区,由178个台站组成,台间距约为30—50 km。由于台间距比较稀疏,仪器类型也不统一(长周期和短周期都有),其数据质量和信噪比水平各异,再加上95%以上都是低于2.0级的小震微震,对任何自动识别算法都是一个艰(本文来源于《国际地震动态》期刊2019年08期）
王志宏,过弋[3]（2019）在《微博谣言事件自动检测研究》一文中研究指出互联网大数据环境下,谣言事件的散播已成为以微博为代表的在线社交网络持续健康稳定发展的主要障碍之一,因此及时有效地进行谣言事件自动检测对营造清朗的网络环境和维护社会和谐发展有着现实意义。该文以微博事件为背景,综合谣言事件特征随时间变化特性以及时间维度上谣言事件的分布特点,引入论域划分思想,基于模糊聚类算法提出了随时间动态变化的事件时序特征构建模型;同时,基于社会学中谣言的传播原理,提出将事件流行度、模糊度和流传度作为微博谣言事件检测分类器的叁项新特征。实验结果表明,该文提出的动态时序特征表示方法和叁项新特征使谣言事件自动检测效果得到了可观提升。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年06期）
王俊健,王莹,王以好[4]（2018）在《云台场景下高速公路异常事件自动检测系统》一文中研究指出高速公路外场普遍安装有PTZ云台摄像机,由于云台摄像机转动后不会回到预置点角度,使视频镜像内背景变换无规律,常规的车辆检测系统无法有效工作。本文提出了一种高速公路异常事件检测技术,以解决云台场景下检测难题。先采用背景差分法提取运动场景并采用深度卷积网络识别车辆目标,然后使用Camshift算法提取车辆特征并实现轨迹跟踪,之后生成车辆运动轨迹矢量场,最后通过比对异常车辆轨迹矢量与正常车辆轨迹矢量发现异常事件,并基于SVM算法提高事件类型判定的精准度。路测实验结果表明,本文提出的技术能够有效及时检测出停车、逆行、行人、抛洒物等交通异常事件,具有较高的实时性和准确性。(本文来源于《中国交通信息化》期刊2018年10期）
张鑫燕[5]（2018）在《基于LDA的新事件自动检测系统的设计与实现》一文中研究指出随着互联网的飞速发展,新闻门户网站、社交平台等电子媒体已成了人们获取新鲜资讯的主要途径。网络媒体信息通常按照话题来分类,新信息的发现通常与新话题的发现有关。而新话题的发现往往是通过该话题的第一篇报道开始的,这一过程被称为首次报道检测,也叫新事件检测。新事件检测是文本挖掘、自然语言处理的一个重要研究方向,在新闻媒体行业、互联网搜索引擎、推荐系统中具有重要应用价值,但同时面临巨大挑战。新事件检测任务是从待检测文档流中找出报道了新事件的文档。本系统采用新颖度检测的方式,为两级模式的首次报检测算法,第一层是文本分类阶段,负责将待检测的当前文本分类到所属主题下。在这一层采用LDA主题检测的方式,得到文档主题概率分布,并通过K-Means聚类的方式将文本分类;第二层是新颖度计算阶段,用普通特征词和命名实体词的特征值作为文本内容的向量表示,并采用向量相似度计算的方式来计算待检测文本与该主题下的所有历史文档的相似度,若低于阈值则判定为新事件,并加以标记标签,并将文档检测结果加入历史文档记录。本文主要目标是设计与实现一个新事件检测系统。我们系统实现了新闻信息管理、新事件检测、参数设置、监控进程四大模块,新事件检测模块可以实现对文档的新事件检测,此模块具有自动检测的特点,用户通过设置可以去定时定量的对文档进行检测,检测结束返回提示消息并将检测结果保存。文档信息管理模块实现对文档信息的增删改查,用户可以查询文档详细信息,包括文档名、文档内容等。参数设置模块可以让管理员修改和保存系统中涉及到的参数,用户可以查看系统参数。监控进程模块可以自动更新数据库与系统保存的文本信息。(本文来源于《山西大学》期刊2018-06-01）
ABUZAR,BABIKIR,MOHAMMAD,ADAM[6]（2017）在《视频中足球事件的自动检测算法研究》一文中研究指出在计算机视觉领域中,足球事件检测是一个有意义的研究课题。本文提出的算法具有实用价值,可以用于后期的视频片段检索、视频摘要的实时记录和智能手机端视频的实时转码,甚至能有助于更好地理解人们在其他场景下的行为。本文主要研究足球视频中12类事件的自动检测算法,其中重点关注跨时间(基于周期的)事件和具有层级关联事件的检测,此外,还解决了遮挡、足球检测和跟踪等基本问题。所检测的12类事件包括:开球、直接任意球、进攻、渗透、区域防守、层次防守、攻击、压迫、盘带、躲避、跑位和进球。研究采用的算法包括了视觉特征提取和用于分割帧的场景分类,此有助于减小帧的处理量。在此分类阶段,算法最大限度地利用了球场方位信息,并使用了隐马尔可夫模型。考虑到球员和球体大小的不同,我们使用协同算法对球员进行跟踪,而集成了卡尔曼滤波跟踪、特征跟踪和位置预测跟踪来对球体进行跟踪。最后,依据跟踪阶段获得的球员和球体的运动速度、距离和方向信息对事件进行检测和分类。本文提出的算法在41个涵盖全场比赛和一些精彩片段的视频中进行了测试,可以有效检测出上述12类事件。此外,如果对算法进行扩展,还可以检测到更多的类似事件。(本文来源于《厦门大学》期刊2017-06-30）
张叶[7]（2017）在《基于异构网络的微博新闻事件自动检测与摘要算法研究与实现》一文中研究指出如今,微博平台在实时传播信息方面发挥了重要作用。然而,由于其具有规模大、实时性强和数据非结构化的特点,常见的数据挖掘方法在处理它们时不再适用。为了克服传统微博事件检测与摘要方法忽视微博平台中丰富视觉和社交信息的缺点,帮助人们快速掌握本质意义的大量的微博,本文以着名社交网站Twitter上多个个热点话题约100万数据作为主要研究对象,主要研究了跨模态微博事件检测、摘要。考虑包括文本、视觉、社交、时间等多个特征,提出了基于异构网络的事件检测和摘要框架。首先在数据预处理阶段,定义严格的过滤模式去除无意义的博文和图片;接下来在事件检测阶段,使用异构网络模拟微博数据的异质特性,采用后期多模态融合实体相似性模型来组合Twitter数据的异质特征,并使用近似相似算法生成融合特征后的同构图。下一步在同构相似度图上采用改进DBSCAN的算法,融入概率模型解决子话题分割的问题,然后根据子话题的热度及新颖度对产生的聚类排序。最后,分别为话题生成文本和视觉摘要。本文的贡献如下:1、利用多模态信息构建动态异构信息网络,解决传统方法不能利用微博丰富附加信息的缺点。利用AFF函数融合多模态特征,考虑它们的语义相似性和时空接近性来区分事件。从异构网络转换为同构网络,保留关键信息的同时为之后的检测和摘要简化结构。2、为了提高检测和摘要的多样性,减少话题分割的现象,在聚类阶段,提出HRDBSCAN算法,在原有聚类算法的基础上结合概率统计方法合并相似类簇;在摘要阶段,对子话题摘要结果再聚类,确保每个子话题在摘要只出现一次。3、在包含若干真实事件的Twitter数据集上实验,实验结果证明与现有方法相比本文提出框架的新颖性和优越性。(本文来源于《西南交通大学》期刊2017-05-05）
李苗华[8]（2016）在《基于欠抽样面向不平衡数据集的交通事件自动检测方法》一文中研究指出随着经济的快速发展和小汽车保有量的急剧增长,道路交通供需矛盾日益尖锐,快速增长的交通需求使得交通事件频发、交通拥堵严重,导致交通环境不断恶化。准确及时的交通事件检测,能够有效缓解交通事件带来的交通拥堵,预防二次事故的发生,提高道路交通安全和服务水平。如何准确检测交通事件一直是智能交通领域的研究重点。现实中,交通事件的发生是偶然的,交通事件数据远远少于正常交通状态数据,交通事件检测实质是不平衡分类问题。因此,本文应用不平衡分类技术中的欠抽样方法解决交通事件检测问题,研究适应不平衡交通流数据的交通事件自动检测算法(Automatic Incident Detection, AID)。交通事件检测属于二分类问题,本文以支持向量机(Support Vector Machine, SVM)作为分类器,提出了叁种基于不同欠抽样方法的交通事件检测模型。首先,将一种改进的非启发式欠抽样方法——邻域清理欠抽样方法,应用到交通事件检测中,提出基于邻域清理欠抽样的SVM AID模型。并采取网格搜索方法和粒子群算法进行SVM参数优化,选择性能更优的参数值作为模型的参数。其次,为了避免非启发式抽样算法人为设定样本抽样率的随机性缺陷,提出了基于遗传算法实例选择抽样的SVM AID模型,利用遗传算法“优胜劣汰”的寻优规则智能确定最佳学习样本集,并与非启发式抽样方法的应用效果进行对比分析。最后,考虑到学习样本集数据量较大时,模型学习及构建的长时耗问题,又提出了基于遗传算法支持向量选择抽样的SVM AID模型。利用SVM训练时起决定性作用的只是支持向量样本这一特性,仅针对比原始数据集小得多的支持向量集进行选择学习,并与前两种模型的检测性能进行对比分析。本文实验数据来源于新加坡AYE仿真数据库,实验算法以MATLAB R2011 b软件为平台编程实现。实验结果表明,本文提出的基于欠抽样的交通事件检测算法能有效改善面向不平衡数据集的交通事件检测效果,提高事件检测效率,获得较优的综合性能。(本文来源于《东南大学》期刊2016-05-04）
李翔敏,戴帅[9]（2015）在《移动互联网背景下交通事件自动检测技术的新发展趋势》一文中研究指出近年来,传统的人工交通事件检测技术以及基于交通检测器和数学算法的交通事件自动检测技术在理论研究和实践应用方面均遇到了瓶颈,亟待新的突破。移动互联网的快速发展,给交通事件检测技术带来了新的发展机遇。本文在回顾交通事件检测技术发展进程的基础上,首先指出了现有交通事件检测技术在移动互联网背景下的局限和挑战。接着,详细阐述了移动互联网背景下交通事件自动检测技术在事故车辆定位、事故报告及信息传播叁个方面的发展趋势,为交通事件智能化、信息化管理的进一步研究和实践提供参考。(本文来源于《第十届中国智能交通年会优秀论文集》期刊2015-11-04）
韩晓英,伍冯洁,朱静[10]（2015）在《公共场所暴力事件分布式自动检测系统设计与实现》一文中研究指出本文首先根据实际需要,设计基于分布式网络视频安防监控系统;其次,详细描述具有图像分析功能摄像机工作原理与流程,完善暴力事件自动检测系统;最后,结合光流场变化情况及运动目标聚集状态判断是否存在暴力行为。实验表明,该嵌入式系统识别准确性好、实时性强、可靠性高。(本文来源于《电脑与电信》期刊2015年08期）
自动事件检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
地震观测数据的自动化和智能化处理,是地震科技创新工程的重要组成部分。首都圈地区(包括北京市、天津市及河北省)为中国防震减灾重点示范区,由178个台站组成,台间距约为30—50 km。由于台间距比较稀疏,仪器类型也不统一(长周期和短周期都有),其数据质量和信噪比水平各异,再加上95%以上都是低于2.0级的小震微震,对任何自动识别算法都是一个艰
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自动事件检测论文参考文献
[1].李红伟,姜桂艳,李素兰,朱宏伟.基于突变强度的交通事件自动检测算法[J].交通运输系统工程与信息.2019
[2].赵明,陈石,房立华,张贝.基于深度学习技术和波形频谱的地震事件自动检测[J].国际地震动态.2019
[3].王志宏,过弋.微博谣言事件自动检测研究[J].中文信息学报.2019
[4].王俊健,王莹,王以好.云台场景下高速公路异常事件自动检测系统[J].中国交通信息化.2018
[5].张鑫燕.基于LDA的新事件自动检测系统的设计与实现[D].山西大学.2018
[6].ABUZAR,BABIKIR,MOHAMMAD,ADAM.视频中足球事件的自动检测算法研究[D].厦门大学.2017
[7].张叶.基于异构网络的微博新闻事件自动检测与摘要算法研究与实现[D].西南交通大学.2017
[8].李苗华.基于欠抽样面向不平衡数据集的交通事件自动检测方法[D].东南大学.2016
[9].李翔敏,戴帅.移动互联网背景下交通事件自动检测技术的新发展趋势[C].第十届中国智能交通年会优秀论文集.2015
[10].韩晓英,伍冯洁,朱静.公共场所暴力事件分布式自动检测系统设计与实现[J].电脑与电信.2015
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