基于光流及轨迹的人群异常行为检测

作     者：王洪雁 周梦星 WANG Hong-yan;ZHOU Meng-xing

作者机构：大连大学信息工程学院辽宁大连116622 浙江理工大学信息学院杭州310018 五邑大学智能制造学部广东江门529020 

基　　金：国家自然科学基金项目(61301258,61271379) 中国博士后科学基金项目(2016M590218) 河南省高等学校重点科研项目支持计划项目(14A520079) 河南省科技攻关计划项目(162102210168) 

出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)

年 卷 期：2020年第50卷第6期

页      码：2229-2237页

摘      要：针对复杂背景及遮挡等原因引起人群异常行为检测性能低的问题,本文提出了一种基于综合光流特征描述符(SOFD)及轨迹的人群异常行为检测方法。首先,根据人群光流场变化计算人群运动速度、加速度、方向和能量,并利用上述特征设计新的时空特征描述符,即SOFD。其次,利用KLT追踪算法获得人群运动轨迹单帧图。最后,基于所获取的上述特征,设计双流卷积神经网络(TS-CNN)以检测人群异常行为。仿真结果表明:与现有主流算法相比,复杂环境下本文方法具有较高的异常行为检测准确率、较好的泛化性及稳健性。

主 题 词：计算机应用 人群异常行为检测 综合光流特征描述符 轨迹 双流卷积神经网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190665

馆 藏 号：203993419...