【摘 要】
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社会力异常检测算法（SAFM）是检测人群异常行为（人群聚集和恐慌逃散等）的一种核心算法,提取的底层特征不能完整地描述人群的运动状态,导致人群异常行为的识别率低。为此,提出一种
【机 构】
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成都信息工程大学软件工程学院,英国哈德斯菲尔德大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61203172;61202250);四川省科技厅资助项目(2017JY0011;2014GZ0007);深圳重大国际合作资助项目(GJHZ20160301164521358)
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社会力异常检测算法（SAFM）是检测人群异常行为（人群聚集和恐慌逃散等）的一种核心算法,提取的底层特征不能完整地描述人群的运动状态,导致人群异常行为的识别率低。为此,提出一种改进的社会力异常检测算法（SFDE）解决此问题。算法引入人群运动的轨迹避免底层特征的丢失,通过无监督方法将轨迹进行聚类,再通过轨迹和人群相互作用力建立人群行为模型（人群运动强度、人群方向熵和聚簇中心距离势能的作用力）。为证明算法有效性,应用改进的SFDE算法结合深度学习模型来识别不同的人群异常行为。通过UMN数据对算法进行验证,结果表
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