人群相干性流场分析及运动显著性检测

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智能视频监控是计算机视觉邻域的重要研究课题,人群行为分析是智能视频监控的热点研究方向,通过不同的方式提取出视频中的人群特征,借以刻画不同的人群运动行为,进而使得智能监控系统能实时监测视频中人群运动情况,当视频中发生人群安全事件时,通过警报或示警向有关工作人员及时提供必要的参考信息,使得公共安全事件发生的概率能够最大限度地降至最低,最终达到维护社会公共财产和人身安全的目的。在人群场景中,个体的运动行为往往受周围行人的影响,其中越靠近个体、运动速度越大、运动状态变化越快的行人能够对个体产生更大的影响力;同时,在人群视频中,不同的人群运动方向也会存在差异性,其中不同于主流运动方向的运动构成逆行显著行为,而存在逆行行为的区域往往是导致人群事件的主要区域。因此本文结合行人之间相互作用及运动方向自信息的特点,提出人群相干流场分析及运动显著性检测算法。本文的研究工作与主要创新为:1.考虑到人群运动矢量场提取过程会受到行人之间的干扰,本文借鉴物理“热扩散”思想构建人群运动相干流场。基于人群运动光流场,将人群粒子的运动矢量比作为物理学中热力学分子的能量,通过分子的“热扩散”理论重构人群粒子的运动矢量场,不仅可以降低运动矢量提取过程中场景因素的影响,更能够反应出大规模场景中人群粒子间的相互作用关系。2.通过Langevin模型提取人群粒子受到的内聚力特征,将大规模人群粒子建模为流体运动,通过Langevin方程建模粒子的运动轨迹,考虑到流体粒子由于碰撞产生的随机运动与人群粒子运动的相干性,为更真实地刻画粒子轨迹,选择加入外力的Langevin方程对粒子轨迹进行建模分析,进而提取粒子内聚力特征。3.利用速度相干矢量方向自信息特征优化粒子内聚力特征。首先对提取的人群相干流场进行方向等级划分,计算属于每个方向等级的粒子数占总人群粒子的概率,然后提取每个方向等级的方向自信息特征。接着融合粒子内聚力和方向自信息特征来优化显著性检测结果。实验结果表明,通过将内聚力与自信息相融合后的检测效果明显优于单独特征检测的结果,能够有效抑制局部噪声。同时将算法与其他的方法相比较,最终结果表明本文算法能够更有效地检测出场景中的显著性运动。
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