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文檔簡介
1、隨著計算機視覺的發(fā)展,智能視頻監(jiān)控得到了更廣泛的發(fā)展。特別是隨著人們對公共安全意識的提高,人們對人群場景中的異常行為檢測越來越關注,對于異常檢測的研究也越來越多。本文就智能視頻監(jiān)控中的人群異常檢測展開工作,分析了幾種常見人群異常行為,并相對的提出了一些異常檢測方法。因為本文研究中高密度場景中的異常行為,因此首先要對場景中人群的密度進行分類,再對高密度的場景檢測是否有異常事件的發(fā)生。
對于人群密度估計問題,本文采用最小二乘法
2、線性擬合和基于圖像紋理分析的兩種方法。線性擬合方法,利用前景檢測方法,提取前景目標的像素數,人工統(tǒng)計場景中人群數目,利用最小二乘法線性擬合,此方法計算復雜度低,但該方法在人群遮擋嚴重時效果不理想。基于圖像紋理的人群密度估計方法依靠不同密度的人群所體現的紋理信息不同,首先提取人群前景目標,然后計算前景目標的灰度共生矩陣,運用支持向量機方法進行密度的分類。該方法能解決人群出現遮擋的問題,而且由于只計算了前景目標的紋理信息,排除了背景的影響,
3、因此分類結果的正確率得到了保障。
針對傳統(tǒng)基于跟蹤的異常檢測方法無法適用的擁擠人群場景,提出一種根據單元格速度和前景像素數(大?。┘捌溥\動方向是否具有剛性運動特性來判別異常的檢測方法。為了只分析前景目標忽略不相關的背景,首先將輸入幀進行前景分割,再將輸入幀分割成不重疊的單元格,通過計算單元格中前景像素的光流提取每個單元格的運動特征來判定異常的發(fā)生。其中,速度特征可以檢測出速度過快的異常情況。為了區(qū)分出車和因人群走近而形成的
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