利用综合光流直方图的人群异常行为检测

摘要：

针对公共区域下的智能视频监控问题,提出一种新的从视频中检测人群异常行为的方法.利用混合高斯模型提取视频中的人群运动前景,在运动前景区域内使用等间距抽样法提取特征点.在人群特征提取阶段,给出光流特征提取方法,通过Lucas-Kanade法计算特征点的光流场,并统计计算全局特征点的光流方向直方图、光流大小直方图和光流加速度直方图,将融合3种直方图的综合光流直方图作为人群特征,使用支持向量机对特征数据进行训练和预测,判断人群中是否存在异常行为.实验结果表明,与基于社会力模型和纯光流方向直方图的方法相比,该方法能够有效、实时地检测人群中的异常行为,在UMN数据集中的检测率达到97％以上.

关键词：异常行为检测、Lucas-Kanade光流、特征点提取、运动矢量、支持向量机

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金41401525;湖北省大学生创新创业训练计划项目201510512041

在线出版日期：2017-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：228-233