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视频监控中的人群逃离行为检测与定位
引用本文:陈春雨,邵宇,赵春晖.视频监控中的人群逃离行为检测与定位[J].黑龙江水专学报,2015(2).
作者姓名:陈春雨  邵宇  赵春晖
作者单位:哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,哈尔滨,150001
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61175126);中央高校基本科研业务费专项资金项目( HEUCFZ1209);教育部博士点基金项目
摘    要:对视频监控系统中的人群异常逃离行为检测和定位的问题进行研究。提出一种不仅能检测出异常事件,而且能够识别异常的可能位置的新算法。人们通常本能地逃离异常或者危险发生的地点。基于这个理论,提出了一种新的检测发散中心的算法:发散中心暗示异常发生的可能位置。首先建立正常和异常的人群运动模型。通过光流场来计算出运动矢量的位置和方向,并获得矢量的交点。然后使用KNN最邻近搜索法获得交点集的密集区域即发散中心。最后,通过判断运动速度、能量和发散中心识别逃离行为。对多个视频数据进行实验测试,结果验证了所提方法是有效的。

关 键 词:人群逃离  异常行为  能量  定位

Crowed escape anomalous behavior detection and localization in video surveillance
CHEN Chun-Yu,SHAO Yu,ZHAO Chun-Hui.Crowed escape anomalous behavior detection and localization in video surveillance[J].Journal of Heilongjiang Hydraulic Engineering College,2015(2).
Authors:CHEN Chun-Yu  SHAO Yu  ZHAO Chun-Hui
Abstract:
Keywords:crow d escape  anomalous behavior  energy  localization
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