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基于地铁复杂场景下异常行为的视频分析研究: 收藏
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引用; 《电视技术》2014年第3期38卷 163-166页; 作者：张起贵张妮太原理工大学信息工程学院山西太原030024; 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...; 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%。; 来源：详细信息评论

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