PDF《文件编号：[TEAMNAME]-SWC2018-[》

2018 ] [paper]http://apps.webofknowledge.com/full_record.do?product=UA&

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doc=8 4.2 对场景识别的利用 由用户自定义正确场景, 我们通过机器学习判断现在被检测人是否在用户自 定义的正确场所中,如果不是则表示场景异常. 在这项工作中,我们构建了一个由特征提取,编码,合并和分类组成的端到 端场景识别流水线. 我们的方法同时利用全局特征描述符以及来自图像的局部特 征描述符来形成对应于每个图像的 DAISY 和HOG 混合特征描述符.最后,我们 在交叉验证设置中试验了带有多个内核的多类 SVM 分类器,并将结果列在十五 个场景类别数据集上. Scene Recognition by Combining Local and Global Image Descriptors 4.3 基于 unity3D 的PC 端开发 基于 unity3D 的PC 端主要用来在 PC 端显示异常警报以及数据处理界面(包 括服务器连接情况、数据访问情况、全局设置情况) ,可以查看每个时刻的预测 结果及行为分析. 除此以外,我们用 UGUI 开发 watchmen 软件 PC 端的前端,包括页面跳转、 控件交互等操作. 4.4 基于 Android studio 的移动端开发 我们在移动端可以接收异常行为的预警和 10s 自动录音记录及实时定位和 鹰眼追踪信息的反馈.百度地图 Android SDK 是一套基于 Android 4.0 及以上版 本设备的应........