【摘 要】
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群体异常的发生会危害社会公共安全,因此利用现有技术对人群进行实时监控和分析,对于维护社会秩序和公共安全具有重要意义.针对公共场所中人群异常行为的检测问题,文中提出一种基于人群运动能量变化的方法来检测人群中是否发生异常行为.该方法利用Farneback光流算法获得视频帧的前景运动图像,并计算视频帧的全局光流幅值.由于人群运动能量与光流幅值成正相关,因此可以通过计算全局光流幅值分析人群运动强度,计算人群瞬时能量,通过将相邻帧间的能量差值与特定阈值做比较来判断人群中是否发生异常事件.最后,在UMN数据集上对文中
【机 构】
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桂林理工大学 信息科学与工程学院,广西 桂林 541000
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群体异常的发生会危害社会公共安全,因此利用现有技术对人群进行实时监控和分析,对于维护社会秩序和公共安全具有重要意义.针对公共场所中人群异常行为的检测问题,文中提出一种基于人群运动能量变化的方法来检测人群中是否发生异常行为.该方法利用Farneback光流算法获得视频帧的前景运动图像,并计算视频帧的全局光流幅值.由于人群运动能量与光流幅值成正相关,因此可以通过计算全局光流幅值分析人群运动强度,计算人群瞬时能量,通过将相邻帧间的能量差值与特定阈值做比较来判断人群中是否发生异常事件.最后,在UMN数据集上对文中方法进行测试,得出三种场景下的AUC值分别为0.992,0.948和0.978.实验结果表明,文中所提出的算法能够有效地检测出人群的异常行为,可以满足实时性的要求,且具有良好的性能.
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