| 基于多层事件融合的场景事件实时分析 |
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| 引用本文： | 肖小玲,李腊元.基于多层事件融合的场景事件实时分析[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2008,32(2):279-282. |
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| 作者姓名： | 肖小玲 李腊元 |
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| 作者单位： | 1. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430063;长江大学计算机学院,荆州,434023
2. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430063 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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高等学校博士学科点专项科研项目
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湖北省自然科学基金
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湖北省教育厅科研项目 |
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| 摘 要： | 为解决智能监控场景中场景事件实时分析问题,提出了一种基于多层事件融合的场景事件分析模型以及对应的RBPF实时推理方法.利用事件具有层次结构特性以及各层事件之间的关系,将场景事件分解为不同层次的子事件,利用多层子事件融合进行场景事件分析,并用多层动态贝叶斯网络模型对其建模.构建模型对应的RBPF推理方法,以实现对复杂场景事件进行实时分析.仿真实验证明了该方法能够对动态场景中的场景事件进行实时推理,比PF方法具有更高的精度及较少的时间代价.
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| 关 键 词： | 事件检测 场景事件 事件融合 推理 动态贝叶斯模型 |
| 修稿时间： | 2007年11月16 |
Real-time Analysis of Situation Events Based on Hierarchical Event Fusion |
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| Xiao Xiaoling,Li Layuan.Real-time Analysis of Situation Events Based on Hierarchical Event Fusion[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2008,32(2):279-282. |
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| Authors: | Xiao Xiaoling Li Layuan |
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| Abstract: | To analyze situation events in intelligent surveillance in real time,situation event analysis based on hierarchical event fusion is modeled,and a real-time recognition method based on RBPF method is proposed.Situation event is decomposed into a sequence of sub-events at different levels based on the hierarchical feature for the event and the relations among events at different levels,and is modeled using a hierarchical dynamic Bayesian network.The corresponding RBPF method is constructed for the inference of the posterior probability of each node in a hierarchical dynamic Bayesian network in order to recognize situation events in real time.Simulation results show that this method can analyze situation event in real time and achieve better recognition precision and less computation time than the PF method. |
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| Keywords: | event detection situation event event fusion inference dynamic Bayesian network |
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