基于流体力学的人群异常检测算法

摘要：

现有的人群异常检测算法多数存在未对异常事件进行评估、无法对异常点定位以及实时性差等问题.为此,提出一个基于欧拉法的人群异常检测算法.通过叠加连续的差分图获取累积差图像(ADI),将ADI的梯度场代替速度场,可使ADI转换为二值图像以减少外部干扰,并将ADI梯度场与二值图像的点乘和作为人群能量值.通过分析人群能量的变化,可实时地对人群异常事件进行报警、分级评估和定位.在PETS2009数据库上的实验结果表明,该算法的识别率超过97％,平均每帧的处理时间为0.01 s,分级评估正确,异常点定位与人工定位基本重合.

关键词：智能视频监控、人群异常检测、流体力学、欧拉法、事件分级、异常点定位

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60879022;民航局科技项目MHRDZ201004;国家科技支撑计划项目2011BAH24B06

在线出版日期：2018-11-28（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：219-224