基于光流特征的航站樓旅客異常行為識別方法研究.pdf

1、近年來，民航業(yè)迅速發(fā)展，客流量日益增多，機場作為民航客運的載體，頻繁發(fā)生旅客鬧事事件。然而傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)依靠人工觀測的方式發(fā)現異常事件，其監(jiān)測有效性與航站樓內巨大的監(jiān)控攝像數量不匹配。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對旅客異常行為實時分析，及時預警安全險情，緩解機場安全管理壓力。
　　利用視頻行為分析技術，本文針對視頻旅客出現的快速奔跑、打架斗毆以及聚集圍觀等三類異常行為的檢測與識別進行了詳細地研究。主要研究工作反映在：
　　相對于正常

2、行走，將旅客快速奔跑、打架斗毆定義為運動異常行為，采用了以光流方向區(qū)間為檢測指標的運動異常行為識別方法。首先，計算運動目標檢測后的行人區(qū)域光流特征，將到的光流方向值分配到一定數量的角度區(qū)間。然后，統(tǒng)計出各區(qū)間的光流特征個數與光流特征平均幅值，構成出描述運動異常行為的特征量。最后，利用優(yōu)化后的特征量對支持向量機進行學習訓練，可以有效地得到識別旅客正常行走、快速奔跑與打架斗毆等3種行為的分類器。
　　針對中低人群密度場景下，旅客聚集異

3、常行為與其他多人行為的相似性，提出了基于人群密度和角點光流特征的多人典型群集異常行為的檢測方法。首先利用前景二值圖計算歸一化前景面積與前景分布的二維聯合熵，獲得人群密度變化特征；同時，利用前景角點的運動光流特征，計算光流動能與光流方向熵。根據群聚行為在人群密度及運動特征上的表現特點，利用不同行為在人群密度及光流特征上表現特點的差異，定義群聚、奔跑兩個異常判斷指標；利用閾值法，逐一地識別出群聚、奔跑、打架及正常行走行為。該方法有效減少了利