異常群體事件檢測(cè)方法研究.pdf

1、基于視頻的人群異常狀態(tài)檢測(cè)能夠?yàn)楣舶卜李A(yù)警和聚集人群疏導(dǎo)提供有力的保障。如果我們能夠有效地利用現(xiàn)有的資源使監(jiān)控系統(tǒng)智能化，對(duì)群體性事件進(jìn)行行為狀態(tài)分析，判斷是否存在人群踩踏、打架斗毆、騷亂等異常事件，那么就能有效地避免或預(yù)警災(zāi)害事件的發(fā)生。
　　本文提出采用基于人群密度和速度特征相結(jié)合的人群異常狀態(tài)檢測(cè)算法，研究?jī)?nèi)容涉及人群運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息提取、人群密度特征提取，人群異常狀態(tài)檢測(cè)等方面。主要研究工作如下：
　　1）人群密度特征

2、提取方面，利用改進(jìn)的背景差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)前景進(jìn)行提取，對(duì)前景圖像采用基于灰度共生矩陣的紋理分析方法提取能量特征值描述人群密度信息，并根據(jù)前后兩幀的能量特征值的變化判斷人群密度隨時(shí)間的的變化趨勢(shì)。該方法有效減少了背景圖像對(duì)人群密度信息提取的影響。
　　2）人群運(yùn)動(dòng)信息提取方面，采用基于變形理論的光流法對(duì)人群的運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行提取，提高了人群運(yùn)動(dòng)信息提取的準(zhǔn)確性；對(duì)相鄰兩幀進(jìn)行速度檢測(cè)，獲取人群速度隨時(shí)間的變化信息。
　　3）當(dāng)人群中發(fā)