復雜環(huán)境下人群異常狀態(tài)檢測方法研究.pdf

1、基于視頻的人群異常狀態(tài)檢測是指在大規(guī)模人群的公共場所,對群體性事件進行行為狀態(tài)智能分析,判斷其是否存在人群踩踏、打架斗毆、騷亂等異常事件的檢測方法。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控完全依賴人為的分析和處理,其有效性和快捷性很難得以保證,因而基于視頻的人群異常狀態(tài)智能檢測方法顯得尤為重要。由于群體事件的復雜性,人群遮擋、光照、噪聲等影響使得人群特征難以充分提取,因而人群異常狀態(tài)檢測是一個亟待解決的問題。
　　本文主要針對群體打架斗毆、騷亂等人群事件進

2、行檢測,提出了基于相互作用力和局部二值模式共生矩陣的人群異常狀態(tài)檢測算法,研究內(nèi)容涉及人群運動狀態(tài)信息提取、人群密度估計、特征分類等。主要研究工作如下:
　　1)針對提取人群運動狀態(tài)信息中存在對人群運動方向和速度信息提取不準確的問題,采用高精度的光流算法,并結(jié)合社會力模型提取相互作用力,有效獲得了復雜環(huán)境下人群粒子的運動速度及方向;提出了采用相互作用力方向投標直方圖描述人群運動狀態(tài)特征,提高了人群運動狀態(tài)特征描述的準確度,降低了計

3、算復雜度,該方法對光照和噪聲有較強的魯棒性。
　　2)根據(jù)局部二值模式具有的灰度不變特性,以及對圖像局部紋理特征的良好表達等特點,分別在灰度圖和梯度圖上采用局部二值模式共生矩陣算法進行人群密度估計,充分利用灰度圖的空間統(tǒng)計信息和梯度圖的邊緣特征信息,兩者相互結(jié)合補充,并采用能量、對比度、熵、相關(guān)性等參數(shù)來表征人群密度信息。此種方法提高了人群密度特征描述的有效性。
　　3)提出了將人群密度信息特征與人群運動狀態(tài)信息特征相結(jié)合的