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摘要：本发明提供了一种监控视频的行人识别及运动轨迹分析系统控制策略优化方法，包括获取实验数据；对行人分析子系统建立初始分析模型，获得验证后的分析模型，对行人分析子系统的行为特性进行仿真，输出获得第一仿真结果；基于深度学习算法，对行人分析子系统建立初始行为降维模型；利用第一仿真结果对该初始行为降维模型进行训练；利用第二实验数据验证训练后的行为降维模型得到验证后的行为降维模型；设置优化参数和控制策略优化目标；采用机器学习‑模拟优化算法，生成控制策略对应的优化参数，输入验证后的行为降维模型得到预测结果。本发明可以提高监控系统的识别准确性和预测效率，增强系统的适应性和实用性。
主权项：1.一种监控视频的行人识别及运动轨迹分析系统控制策略优化方法，该系统包括视频采集子系统和行人分析子系统，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤S1.对视频采集子系统开展实验测试，获取实验数据；其中，实验测试的工况覆盖第一测试工况集和第二测试工况集；实验数据包括与第一测试工况集对应的第一实验数据和与第二测试工况集对应的第二实验数据；步骤S2.基于行人行为分析模型的行人-环境耦合关系，对行人分析子系统建立初始分析模型，经第一实验数据验证获得验证后的分析模型；利用验证后的分析模型对行人分析子系统的行为特性进行仿真，输出获得第一仿真结果；步骤S3.基于深度学习算法，对行人分析子系统建立初始行为降维模型；利用第一仿真结果对该初始行为降维模型进行训练，得到训练后的行为降维模型；步骤S4.利用第二实验数据验证训练后的行为降维模型得到验证后的行为降维模型；步骤S5.设置优化参数和控制策略优化目标；其中，控制策略优化目标包括行人分析子系统内的预期行为分布、预期最高速度、预期最低速度和预期速度不一致性；步骤S6.采用机器学习-模拟优化算法，生成控制策略对应的优化参数，输入验证后的行为降维模型得到预测结果；持续更新优化参数并输入验证后的行为降维模型获得对应的预测结果，直至该对应的预测结果达到步骤S5设置的控制策略优化目标。
权利要求：
百度查询： 塔里木大学 监控视频的行人识别及运动轨迹分析系统控制策略优化方法
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