基于视频图像的公交车人群异常情况检测 被引量：10

1

作者 沈铮 吴薇 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期65-73,79,共10页

为了加强公交安全防范,提出了一种基于视频图像的主要体现为过快移动速度的公交车人群异常情况检测方法。根据人群运动轨迹确立图像感兴趣区域;利用改进的Vi Be算法提取运动目标,缩小数据处理范围;用Shi-Tomasi角点检测算法提取特征点;... 为了加强公交安全防范,提出了一种基于视频图像的主要体现为过快移动速度的公交车人群异常情况检测方法。根据人群运动轨迹确立图像感兴趣区域;利用改进的Vi Be算法提取运动目标,缩小数据处理范围;用Shi-Tomasi角点检测算法提取特征点;最后利用带修正系数的金字塔Lucas-Kanada光流法提取运动目标速度信息,进行异常情况的检测。实验表明,与基本Vi Be算法相比,改进后的Vi Be算法对光照具有更好的鲁棒性,该人群异常检测方法正确率达86.4%以上。 展开更多

关键词 人群异常 感兴趣区域 运动目标检测 角点检测 光流法

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基于多尺度分块方向类模型的群体异常行为检测 被引量：2

2

作者 王思聪 陈莹 +3 位作者 包智雄 于子皓 葛非凡 马元骅 《计算机与数字工程》 2019年第11期2824-2829,2835,共7页

针对公共场所人群骚乱、逃散等人群行为异常状态进行特征提取与检测的问题,提出了基于多尺度分块方向类群性模型的群体异常行为检测方法,用以解决因摄像头拍摄角度不同而产生的人群透视问题。基于拓扑理论计算个体所在运动路径的路径行... 针对公共场所人群骚乱、逃散等人群行为异常状态进行特征提取与检测的问题,提出了基于多尺度分块方向类群性模型的群体异常行为检测方法,用以解决因摄像头拍摄角度不同而产生的人群透视问题。基于拓扑理论计算个体所在运动路径的路径行为一致性得到个体所在群体的群体性指数,并通过特征相乘的方法将两种描述子进行特征融合建立方向-群体性模型,通过构建多尺度分块模型区分出目标块,在目标块中提取方向-群体性特征。最后,进行线性内插权值进行畸形矫正,进一步消除透视问题的影响,并通过稀疏表示的人群异常检测算法进行人群异常行为的判断。通过在PETS2009数据集上的检测,可以发现该方法适用于多角度的摄像拍摄,并能以较高的准确度实现人群异常的判断。 展开更多

关键词 人群异常 方向-群体性特性 多尺度分块模型 目标块 视频内插权值

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基于运动矢量的人群异常事件实时检测 被引量：1

3

作者 张伟峰 周智 +2 位作者 赵斌 黄露 朱明 《计算机系统应用》 2017年第8期227-231,共5页

近年来,城市公共安全形势严峻,给社会经济的可持续发展提出新的问题.因而,如何有效地监测突发人群异常状况,已成为目前的一个研究热点问题.由于人群运动目标众多且在不断变化,所以很难通过运动目标的跟踪来研究人群异常.研究表明:当人... 近年来,城市公共安全形势严峻,给社会经济的可持续发展提出新的问题.因而,如何有效地监测突发人群异常状况,已成为目前的一个研究热点问题.由于人群运动目标众多且在不断变化,所以很难通过运动目标的跟踪来研究人群异常.研究表明:当人群出现异常时,最明显的变化就是人群的运动速度的大小和运动方向会突然发生变化,比如,由静止或慢速行走变为快速奔跑、突然改变前进的方向等,相应的,视频帧的运动矢量也会发生同样的变化,由此,提出基于运动矢量的人群异常快速检测算法.实验结果表明,本文提出的算法能够实时、有效的检测出人群运动的异常. 展开更多

关键词 人群异常 运动矢量 运动特征矩阵

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基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测 被引量：29

4

作者 蔡瑞初 谢伟浩 +2 位作者 郝志峰 王丽娟 温雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2884-2896,共13页

如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,... 如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性. 展开更多

关键词 视频监控 人群异常事件检测 时间递归神经网络 多尺度

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基于视频的人群异常事件检测综述 被引量：27

5

作者 吴新宇 郭会文 +2 位作者 李楠楠 王欢 陈彦伦 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第6期575-584,共10页

随着公共安全问题的日益突出,公共场所人群异常事件的及时发现将有助于相关部门的及时响应和救援,从而降低群众人身伤亡和财产的损失。近年来,在智能监控和安防领域的发展下,基于视频的人群异常事件检测已成为图像处理、机器视觉、机器... 随着公共安全问题的日益突出,公共场所人群异常事件的及时发现将有助于相关部门的及时响应和救援,从而降低群众人身伤亡和财产的损失。近年来,在智能监控和安防领域的发展下,基于视频的人群异常事件检测已成为图像处理、机器视觉、机器学习等相关领域的研究热点。概述了基于视频的人群异常事件检测相关研究的概况、研究现状及未来的发展趋势。人群异常事件检测有两个基本问题,一个是基本事件的表示,一个是异常事件检测模型的建立。重点从这两个方面回顾人群异常事件检测技术的发展和常用的处理方法,并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的分析。 展开更多

关键词 异常事件检测综述 人群异常事件 基本事件表示 异常事件检测模型

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视频监控中的人群异常行为检测与定位 被引量：22

6

作者 周培培 丁庆海 +1 位作者 罗海波 侯幸林 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期89-97,共9页

人群中的异常行为是一大潜在威胁,自动检测监控中的异常行为成为近年的研究热点之一。然而,由于异常的未知性与复杂性,已有的检测方法仍然存在检测率低、定位精度差的问题。为此,提出了对视频监控中的人群异常行为自动检测与定位的方法... 人群中的异常行为是一大潜在威胁,自动检测监控中的异常行为成为近年的研究热点之一。然而,由于异常的未知性与复杂性,已有的检测方法仍然存在检测率低、定位精度差的问题。为此,提出了对视频监控中的人群异常行为自动检测与定位的方法。结合灰度值与光流场的分布提取运动区域;对运动区域分割得到有效的运动块,从中提取表示外观和动态的两种特征,即局部H梯度方向直方图G和局部H光流方向直方图F特征;使用kmeans方法对运动块进行聚类,对每类样本使用一类分类器进行建模。最后,加入运动连续性约束,以抑制干扰噪声。在两个复杂的异常行为数据集上的实验结果表明,本文方法明显优于已有的检测方法,且可以满足正确率高、抗干扰能力强等实际工程需求。 展开更多

关键词 机器视觉 模式识别 人群异常检测 运动区域分割 特征提取 一类分类器 运动连续性滤波

原文传递

人群异常状态检测的图分析方法 被引量：17

7

作者 朱海龙 刘鹏 +1 位作者 刘家锋 唐降龙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期742-750,共9页

提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态... 提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态. 展开更多

关键词 非参数密度估计 自适应Mean SHIFT 图分析 人群异常检测 动态场景

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基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位 被引量：14

8

作者 胡学敏 陈钦 +2 位作者 杨丽 余进 童秀迟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期891-895,共5页

针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题,提出一种基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点,综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间特征,将二维卷积扩展... 针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题,提出一种基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点,综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间特征,将二维卷积扩展到三维空间,设计面向人群异常行为检测和定位的深度时空卷积神经网络;为了定位人群异常行为,将视频分成若干子区域,获取视频的子区域时空数据样本,然后将数据样本输入设计的深度时空卷积神经网络进行训练和分类,实现人群异常行为的检测与定位。同时,为了解决深度时空卷积神经网络训练时样本数量不足的问题,设计一种迁移学习的方法,利用样本数量多的数据集预训练网络,然后在待测试的数据集中进行微调和优化网络模型。实验结果表明,该方法在UCSD和subway公开数据集上的检测准确率分别达到了99%和93%以上。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 深度时空卷积神经网络 迁移学习 数据扩充

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基于光流及轨迹的人群异常行为检测 被引量：7

9

作者 王洪雁 周梦星 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期2229-2237,共9页

针对复杂背景及遮挡等原因引起人群异常行为检测性能低的问题,本文提出了一种基于综合光流特征描述符(SOFD)及轨迹的人群异常行为检测方法。首先,根据人群光流场变化计算人群运动速度、加速度、方向和能量,并利用上述特征设计新的时空... 针对复杂背景及遮挡等原因引起人群异常行为检测性能低的问题,本文提出了一种基于综合光流特征描述符(SOFD)及轨迹的人群异常行为检测方法。首先,根据人群光流场变化计算人群运动速度、加速度、方向和能量,并利用上述特征设计新的时空特征描述符,即SOFD。其次,利用KLT追踪算法获得人群运动轨迹单帧图。最后,基于所获取的上述特征,设计双流卷积神经网络(TS-CNN)以检测人群异常行为。仿真结果表明:与现有主流算法相比,复杂环境下本文方法具有较高的异常行为检测准确率、较好的泛化性及稳健性。 展开更多

关键词 计算机应用 人群异常行为检测 综合光流特征描述符 轨迹 双流卷积神经网络

原文传递

基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法 被引量：6

10

作者 徐蕾 彭月平 +1 位作者 刘曼 贺科宁 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第16期223-230,共8页

人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法... 人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。 展开更多

关键词 瞬时能量 人群异常行为 混合高斯模型

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基于时空立方体的人群异常行为检测与定位 被引量：6

11

作者 胡学敏 余进 +2 位作者 邓重阳 宋昇 陈钦 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1530-1537,共8页

针对视频监控系统中人群异常行为检测准确率低的问题,提出了一种基于时空立方体的人群异常行为检测与定位方法。首先利用光流法计算等间距采样的特征点光流场,然后根据光流场计算特征点的运动速度、方向和方向熵3个特征量,并分别将其统... 针对视频监控系统中人群异常行为检测准确率低的问题,提出了一种基于时空立方体的人群异常行为检测与定位方法。首先利用光流法计算等间距采样的特征点光流场,然后根据光流场计算特征点的运动速度、方向和方向熵3个特征量,并分别将其统计直方图投影到对应的三维立体空间中,构建描述人群行为的时空立方体特征。同时,将图像分成多个子区域,并计算各子区域的时空立方体特征;设计基于最近邻分类和支持向量机的级联分类器,完成人群异常行为的检测与定位。结果表明,该方法比现有方法能更准确地检测视频中的异常人群。 展开更多

关键词 视频监控 人群异常行为检测 光流法 时空立方体 级联分类器 支持向量机

原文传递

结合模式记忆和自监督注意力的人群异常行为检测方法

12

作者 宁冬梅 梁莉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2527-2533,共7页

为实现复杂环境下监控视频中异常事件的快速检测和准确定位,提出一种结合正常模式记忆和自监督注意力机制的异常检测框架。记忆机制综合考虑正常模式的多样性和差异性,解决卷积神经网络(CNN)泛化性过强的问题。自监督模块包含遮罩卷积... 为实现复杂环境下监控视频中异常事件的快速检测和准确定位,提出一种结合正常模式记忆和自监督注意力机制的异常检测框架。记忆机制综合考虑正常模式的多样性和差异性,解决卷积神经网络(CNN)泛化性过强的问题。自监督模块包含遮罩卷积层和通道注意力层,通过遮罩信息预测的自监督训练,提高模型对全局特征结构的理解。公开数据集的实验结果表明,所提方法的曲线下面积(AUC)指标分别达到92.6%和82.7%,性能优于当前其它先进的视频异常检测方法,在轨迹检测标准(TBDC)和区域检测标准(RBDC)指标中表现出优秀的异常跟踪和定位能力。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 自监督注意力 卷积神经网络 遮罩卷积 全局特征结构 轨迹检测标准 区域检测标准

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基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法

13

作者 铁富珍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期45-48,共4页

危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基... 危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法。利用改进单高斯模型在视频监控中人群视频帧内提取角点作为特征点;基于改进光流法计算特征点的运动速度与方向,提取有效特征点,得到人群运动目标图像;通过计算人群运动目标图像内光流点的方向熵、幅值熵与平均速度的乘积,确定运动混乱度;对比分析运动混乱度与设置阈值,完成人群异常行为检测。实验结果表明,该算法可有效提取人群视频帧内的角点和运动目标图像,准确检测人群异常行为,具有较好的视频监控中人群异常行为检测效果。 展开更多

关键词 改进光流法 视频监控 人群异常行为检测 单高斯模型 特征点 方向熵 幅值熵 运动混乱度

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基于运动显著图的人群异常行为检测 被引量：6

14

作者 胡学敏 易重辉 +2 位作者 陈钦 陈茜 陈龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期1164-1169,共6页

针对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速... 针对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中是否存在异常行为。实验结果表明,该方法能够有效、实时地检测人群异常行为,在UMN和PETS2009数据集的检测率均达到了97.9%以上。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 光流法 运动显著图 卷积神经网络 视频监控

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基于空时对抗变分自编码器的人群异常行为检测 被引量：1

15

作者 邢天祎 郭茂祖 +3 位作者 陈加栋 赵玲玲 陈琳鑫 田乐 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期994-1004,共11页

基于视频的人群异常行为检测对提前发现安全风险、预防群体安全事故发生具有重要价值。针对人群异常行为事件的稀少性导致的无法直接充分学习异常样本的表示、异常事件检测精度低的问题,在变分自编码器基础上,提出一种基于预测的空时对... 基于视频的人群异常行为检测对提前发现安全风险、预防群体安全事故发生具有重要价值。针对人群异常行为事件的稀少性导致的无法直接充分学习异常样本的表示、异常事件检测精度低的问题,在变分自编码器基础上,提出一种基于预测的空时对抗变分自编码器(spatial-temporal adversarial variational autoencoder,STAVAE)视频异常检测模型,通过引入长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和对抗网络模块,对正常样本视频序列的时间维度与空间维度进行联合特征表示与重构,减少了正常样本重建过程中的特征损失进而扩大了异常样本的预测损失,避免了对异常样本的依赖,实现了基于模型重构误差的人群逃散异常行为检测。在公开数据集UMN及采集视频数据集上进行对比实验,证明ST-AVAE模型在基于监控视频的人群异常逃散行为检测中均具有最优的检测精度和召回率,对抗网络模块显著提升了异常检测的性能。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 变分自编码器 自编码器 长短期记忆网络 对抗网络 空时对抗变分自编码器 重构误差 异常逃散行为

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基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法 被引量：5

16

作者 彭月平 蒋镕圻 徐蕾 《测控技术》 2020年第7期44-50,共7页

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络(C3D)与广义回归神经网络(GRNN)的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改... 针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络(C3D)与广义回归神经网络(GRNN)的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 人群异常行为 卷积神经网络 广义回归神经网络 HOG特征

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基于图像处理的公交车内人群异常情况检测 被引量：5

17

作者 沈铮 吴薇 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期165-171,共7页

为有效地监控公交车这一特定环境中人群的异常行为,提出一种公交车内人群异常情况检测的方法。对视频图像确立感兴趣区域,进行预处理;通过改进Vi Be算法提取运动目标,引入多尺度滑窗算法确定识别区域;结合连续多帧识别区域进行改进卷积... 为有效地监控公交车这一特定环境中人群的异常行为,提出一种公交车内人群异常情况检测的方法。对视频图像确立感兴趣区域,进行预处理;通过改进Vi Be算法提取运动目标,引入多尺度滑窗算法确定识别区域;结合连续多帧识别区域进行改进卷积神经网络算法的异常行为识别,通过识别结果判断公交车内人群是否异常。与传统方法的比较结果表明,该算法的检测正确率较高,可达93.5%,误检率较低,仅为1.6%,在实际应用中具有较高的参考价值。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 多尺度滑窗 人群异常识别 运动检测

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公共场所人群加速度异常检测系统 被引量：5

18

作者 华斌 梁茜 +1 位作者 刘赏 盛家川 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1043-1048,共6页

针对目前基于速度检测公共场所密集人群异常行为存在的检测准确率低、使用范围局限的问题,从人群的加速度角度对可能导致公共安全事故的人群异常行为进行研究,提出了一种基于加速度检测人群异常行为的算法,并基于该算法实现了针对人群... 针对目前基于速度检测公共场所密集人群异常行为存在的检测准确率低、使用范围局限的问题,从人群的加速度角度对可能导致公共安全事故的人群异常行为进行研究,提出了一种基于加速度检测人群异常行为的算法,并基于该算法实现了针对人群逃散、人群聚集、人群拥挤和人群逆行4种异常行为检测的系统。首先,利用金字塔Lucas-Kanade光流法进行特征点跟踪;然后,在获取到特征点的速度矩阵基础上进一步计算其加速度矩阵,反映速度的整体变化;最后,从加速度大小和方向两方面检测人群异常行为。结果表明,所提算法检测用时较少,相比基于速度检测的对比算法,检测的正确率提高到80%,误报率降低为5%。 展开更多

关键词 安全管理工程 人群异常行为 加速度 金字塔Lucas-Kanade光流法 检测系统

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剔除运动异常点优化后的人群异常智能监控方法

19

作者 杨开岳 黄家嘉 +2 位作者 郑颖龙 纪哲 顾博欣 《自动化与仪器仪表》 2023年第10期158-162,共5页

在利用智能监控进行人群异常的检测过程中,由于图像中人群异常的粒度不同,导致传统方法检测性能差,设计一种基于智能监控剔除运动异常点进行人群异常检测的方法。为了剔除运动异常点,使用光流法提取出人群的运动特征,描述运动趋势,筛选... 在利用智能监控进行人群异常的检测过程中,由于图像中人群异常的粒度不同,导致传统方法检测性能差,设计一种基于智能监控剔除运动异常点进行人群异常检测的方法。为了剔除运动异常点,使用光流法提取出人群的运动特征,描述运动趋势,筛选出运动特征异常的点进行剔除,利用支持向量机对不同粒度的人群异常情况进行分类,使用核函数简化分类过程,在训练中获取合适参数,实现基于智能监控的人群异常检测。监测方法性能测试结果表明:在不同的测试数据集中,相等FPR的情况下,设计方法的TPR值更高,说明检测结果更精准,验证了设计方法的有效性。 展开更多

关键词 智能监控 支持向量机 光流法 人群异常检测

原文传递

面向监控视频的人群异常事件检测综述

20

作者 黄少年 文沛然 全琪 《电脑知识与技术》 2023年第4期4-6,61,共4页

面向监控视频的人群异常事件检测任务已经成为一个亟待解决的现实问题。文章从人群异常事件检测的定义出发,对基于深度学习的人群异常事件检测方法进行了综述。首先分析了人群异常事件检测的定义、分类和挑战,然后对基于重构、基于预测... 面向监控视频的人群异常事件检测任务已经成为一个亟待解决的现实问题。文章从人群异常事件检测的定义出发,对基于深度学习的人群异常事件检测方法进行了综述。首先分析了人群异常事件检测的定义、分类和挑战,然后对基于重构、基于预测和基于混合方法的人群异常事件检测方法的基本思想、模型进行了分析和比较,并介绍了常用数据集和评价标准,最后对面向监控视频的人群异常事件检测任务进行了总结和展望。 展开更多

关键词 人群异常事件 深度学习 无监督学习

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