25、车内暴力检测研究综述

车内暴力检测研究综述

研究背景与样本筛选

在进行车内暴力检测相关研究时,首先通过特定查询在ACM DL搜索引擎中获取相关论文。查询结果共得到1973年至2019年发表的242篇论文。随后,将样本范围缩小至最近五年,得到122篇论文。接着,阅读每篇论文的标题和摘要,剔除与研究问题无关的论文,如关于无人机、路由、交通管理、事故预防和暴力驾驶的论文,最终得到37篇过滤后的样本。再纳入5篇相关论文,最终样本由最近五年的43篇论文组成。

样本初步分析
  • 关键词相关情况 :在样本中,与强奸相关的论文比例相较于其他暴力相关关键词较为明显;“盗窃”关键词更多与整车被盗有关,而非车内物品被盗;“打架”关键词含义广泛,不仅指实际战斗,还包括反对某事的比喻意义,这也解释了其权重。此外,样本中未发现与车内监控相关的论文。
  • 其他探索性查询 :仅在标题和摘要中进行的一些探索性查询,如“Title:((violence OR aggression OR theft OR rape OR fight)) AND Title:((surveillance OR detection OR recognition)) AND Title:(‘‘car’’ OR vehicle)”,检索到的论文很少,且没有与研究主题相关的论文。这可能是由于私家车的隐私问题,但在公共交通和拼车服务中,这似乎并非实际问题。这一发现支持了该研究的必要性。
样本分类

为了更好地呈现样本情况,基于标题和摘要,将样本分为以下几类,具体如下表所示:
| 类别 | 论文

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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