基于蒙特卡洛树搜索的视频异常场景监测方法

摘要：

通过视频监控可以更快速地发现异常场景,并尽快制止违法暴力行动.为保证监测精度,文中设计一种基于蒙特卡洛树搜索的视频异常场景监测方法.首先对行人轨迹特征进行提取,计算目标预测位置与实际位置的空间距离,判定二者的相对位置,建立三级异常图像;再基于蒙特卡洛树搜索算法设计行人行为判别方法,构建不确定判别网络,标记残差函数,对数据进行归一化处理,同时获得激活函数以及函数的输出值;最后,设计视频异常场景监测算法,基于协方差矩阵将多个判别结果汇总成一个整体,并以此得到监控视频内异常场景的监测结果.该方法能够通过目标提取得到视频内的异常目标.目标识别精度的测试结果表明,所提方法在简单场景与复杂场景内的AUC值分别为0.952和0.886,说明其监测精度较高,在简单场景与复杂场景下均可正常使用.

关键词：视频监测、蒙特卡洛树搜索、异常场景监测、异常行为判定、特征提取、数据处理、环境测试

所属期刊栏目：46

分类号：TN06-34(一般性问题)

资助基金：陕西省自然科学基金2018JQ5095

在线出版日期：2023-02-10（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：96-100