基于运动显著图的人群异常行为检测

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。