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公开(公告)号：CN115482446A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211046582.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于深度卷积生成对抗网络的轨迹异常检测方法，包括：将正常情况的目标活动轨迹图处理为训练数据；搭建基于深度卷积生成对抗网络DCGAN的轨迹异常检测模型；轨迹异常检测模型包括生成器与判别器，鉴别器的判别函数采用sigmod函数；将训练数据输入到轨迹异常检测模型中进行学习，直到模型收敛并满足停止条件；将测试轨迹数据输入到轨迹异常检测模型中，轨迹异常检测模型中的鉴别器输出异常检测结果。本发明避免了利用复杂数学方法构建运动方程，同时提高了异常识别的准确率与均衡性。
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