基于运动差值熵的实时人群异常检测
检测拥挤场景中的人群异常情况作为近年来计算机视觉的热点,非常具有挑战性,在监控视频领域,人群异常检测对于公共安全意义重大.因此提出了一种基于运动差值熵的实时检测人群异常的方法,针对拥挤场景人群高密度高遮挡的问题,使用改进光流法来提取人群运动的轨迹,在得到人群运动的光流后,通过计算光流的幅度值大小来生成每帧视频中人群的运动图,然后通过相邻帧之间的人群运动差值来表示人群运动的变化,最后计算出人群运动差值熵来检测人群异常.通过在公共数据集上进行了相关的实验,实验结果表明,与最先进算法相比,在拥挤场景中所提出的方法具有较高的人群异常检测准确率.
改进光流法、运动差值熵、自适应阈值、人群异常检测
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TP399(计算技术、计算机技术)
由上海市科委国际合作项目18510760300
2020-09-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
119-124