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醉染图书空天地大数据公共安全事件预测建模技术9787030721129
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章 绪论1.1 概述1.1.1 公共安全事件类型1.1.2 公共安全事件研究意义1.2 国内外研究现状与发展趋势1.2.1 国内外研究现状1.2.2 发展趋势第2章 公共安全事件空天地大数据2.1 数据2.1.1 数据特2.1.2 数据内容及分类2.2 高分辨率卫星遥感数据2.2.1 国内高分辨率卫星遥感数据2.2.2 国外代表分辨率卫星遥感数据. 航空遥感数据2.4 地网大数据2.4.1 地网大数据类型2.4.2 地网大数据分析第3章 公共安全事件表达与识别3.1 知识图谱构建技术3.1.1 基本概念3.1.2 图谱知识抽取方法3.1.3 知识图谱存储3.2 公共安全事件知识图谱表达3.2.1 结构化数据公共安全事件实体关系抽取3.2.2 非结构化数据公共安全事件实体关系抽取3.. 公共安全事件关系抽取及图谱构建3.3 基于知识图谱表示学习的公共安全事件识别第4章 个体异常行为认知理解4.1 个体异常行为4.2 个体多源异构数据融合4.2.1 整体架构4.2.2 知识融合4.3 异常活动人员感知理解4.3.1 人员轨迹特征提取4.3.2 基于孤立森林算法的异常活动人员判别4.3.3 系统界面与实验结果4.4 异常活动车辆感知理解4.4.1 车辆轨迹特征4.4.2 基于XGBoost的异常车辆研判4.4.3 系统界面与实验结果第5章 个体时空位置演化预测5.1 基于监控摄像头轨迹数据的个体重要场所探测方法5.1.1 停留点提取5.1.2 停留区域提取5.1.3 重要场所探测5.2 人员未来时空位置预测5.2.1 行为轨迹稠密向量表示5.2.2 时空位置预测5.. 系统界面与实验结果5.3 车辆未来时空位置预测5.3.1 GPS数据处理5.3.2 基于GRU的轨迹预测5.3.3 系统界面与实验结果第6章 认知理解6.1 群体行为特征提取6.1.1 视频稳像处理6.1.2 群体密度特征提取6.1.3 群体速度特征提取6.1.4 群体运动特征提取6.2 融合群体行为多维特征的异常检测6.2.1 群体行为单维特征的异常检测方法6.2.2 群体行为多维特征融合的异常检测方法6.. 群体行为异常检测模型6.3 识别6.3.1 踩踏事件识别6.3.2 游行事件识别6.3.3 实验与分析第7章 演化预测7.1 过程型移动路径预测7.1.1 场景依赖下的无向图构建7.1.2 多要素约束下的群体移动路径预测7.1.3 实验与分析7.2 结果型区域群体密度预测7.2.1 规律区域群体密度预测7.2.2 场景要素关联下的非规律区域群体密度预测7.. 实验与分析第8章 区域场景异常分析与风险评估8.1 区域场景疑似异常目标检测8.1.1 典型区域建筑物与车辆检测8.1.2 典型区域水源地检测8.2 区域场景异常变化分析8.2.1 典型区域遥感影像配准8.2.2 典型区域遥感影像异常变化分析8.3 城市企业安全生产风险评估8.3.1 数据获取8.3.2 指标体系8.3.3 结果分析8.4 安保突发事件风险评估8.4.1 基于通视强度综合分析的狙击风险评估模型8.4.2 基于加权Dijkstra算法的安全路径规划模型8.5 化工厂事故安全风险分析8.5.1 遥感影像变化信息提取与GIS空间分析8.5.2 损毁距离模型构建8.5.3 化工厂事故模拟8.5.4 结果分析参考文献
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