sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。

社交事件检测 随着社交媒体内容的激增，查找与感兴趣的社交事件相关的数字内容是一项艰巨的任务，需要搜索可能来自不同来源和站点的大量数据。 显然需要可以支持人类完成这项任务的算法。 在这个项目中，我们的目标是发现与事件相关的多媒体，并将它们组织在特定于事件的集群中，在 Web 多媒体集合中。 这可以为聚合和搜索应用程序提供基础，从而促进更容易地发现、浏览和查询社交事件。 数据 从获取数据 创建文件夹../res 地点 *_events.txt、metadata.xml 创建文件夹 ../res/photos 并将所有照片放入其中。 跑步 要运行的脚本顺序 过滤器.py 特征_gen.py feature_sift_gen.py 文件 距离_svm.py 集群.py 精度.py（可选） 参考 “使用多模态聚类和集成监督信号的社会事件检测”，Georgios Petkos、Symeo

针对现实中交通正常运行状态远多于事件状态这一事实,提出了面向不平衡数据集的交通事件检测算法。运用SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法重构训练集,使之平衡,以支持向量机(Support Vector Machine ,SVM)作为分类器,对交通事件进行检测。使用美国I-880高速公路获取的交通数据进行算法的训练和性能测试。结果表明,基于SMOTE-SVM的交通事件自动检测(Automatic Incident Detection , AID

本文针对异常事件检测、不同分辨率人脸识别和行人重识别等问题开展研究工作，主要有：（１）监控视频中的异常事件检测，比如打斗、追逐或人群聚集等事件；（２）监控视频中异常或者可疑行人的身份识别。

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研究非侵入式事件检测（NILM）的双边滑动窗暂态检测算法，它能根据相关信号准确检测到负荷投切等引起的暂态过程、发生时刻等重要信息，matlab程序，完美复现文章的算例代码，仅供学习，欢迎下载！！！

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大数据-算法-高速公路交通事件检测算法的研究.pdf

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