基于人头检测与跟踪的人群行为异常检测

摘要：

随着技术的进步与人们对社会公共安全重视程度的提高,视频监控系统在日常生活中发挥着越来越重要的作用.构建人群异常行为检测可以帮助监管人员及时做出决策,也大大节省人力资源.基于深度学习目标检测模型,提出一种基于人头检测与跟踪的人群行为异常检测方法,通过大量的样本训练一个单一人头目标检测的MobileNet-SSD卷积神经网络模型,将一幅图像输入神经网络模型中识别出人头的位置,基于核化相关滤波算法的目标跟踪对检测到的人头进行跟踪,最后基于运动信息进行异常行为判断.大量室内场景实验测试证明此系统的实时性好、准确率高,具有较强的鲁棒性.

关键词：视频监控、深度学习、MobileNet-SSD、核化相关滤波算法、异常行为检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP391;TN91(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：72-76