基于地铁复杂场景下异常行为的视频分析研究

作     者：张起贵 张妮 ZHANG Qigui;ZHANG Ni

作者机构：太原理工大学信息工程学院山西太原030024 

出 版 物：《电视技术》 (Video Engineering)

年 卷 期：2014年第38卷第3期

页      码：163-166页

摘      要：为减少异常行为在公共场所造成的安全隐患,以复杂场景地铁为研究背景,从人工智能的角度出发,全面地分析异常行为特征并进行系统设计,快速标定视频监控场景。在上下文场景模型与异常行为模型建立的基础上,采用改进camshift算法对轨迹间断进行填补并跟踪,提出了一种以轨迹属性集对晕倒异常行为进行表征。实验结果表明,该算法能够快速分析地铁场景中的晕倒行为并及时预警,检测率为89.9%。

主 题 词：场景模型 轨迹属性集 晕倒行为 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 080203[080203] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-8692.2014.03.044

馆 藏 号：203139625...