节点文献

基于机器学习的异常监测

Abnormity detection based on machine study

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 赵晓燕金涛

【Author】 ZHAO Xiao-yan,JIN Tao (Information Engineering School,UST Inner Mongolia,Baotou 014010,China)

【机构】 内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古科技大学信息工程学院 内蒙古包头014010内蒙古包头014010

【摘要】 提出了一种基于机器学习的实时异常监测方案,VFW技术的使用减少了对视频设备的依赖;具备机器学习的功能,能有效区别背景噪声和入侵者;采用了基于背景减法的运动检测算法,能在廉价的家用PC机上通过廉价的摄像头实现实时监视报警并保存现场信息.

【Abstract】 A real time scheme of abnormity detection based on machine study was brought forward and the use of VFW reduced the reliance on video equipment. The system can adapt to environment automaticly to discriminate between background noise and intruder. By using the simple arithmetic of motion detection based on the background subtration,the system can run on a cheap PC,either giving an alarm or saving the context when something unexpected intrudes.

  • 【文献出处】 包头钢铁学院学报 ,Journal of Baotou University fo Iron and Steel Technology , 编辑部邮箱 ,2005年04期
  • 【分类号】TP274.4
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】155
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络