基于生成对抗网络的人群计数及人群异常行为检测算法研究

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随着图像处理和视频分析技术的发展,视频监控在社会管理、治安防范、服务民生等方面得到了广泛的应用。因此,从人群计数和人群异常行为检测两方面进行人群行为分析研究,具有非常重要的理论意义和应用价值。本文采用基于MS-GAN的方法实现人群计数和基于MFF-GAN的方法实现人群异常行为检测,研究的主要工作及结论如下:1.提出了基于MS-GAN的人群计数算法。以改进的VGG16前十层作为生成器前端骨干网络。为了获取人群多尺度的上下文信息,后端引入扩张因子为1,2,3,4的空洞卷积进行多尺度信息聚合,以解决多尺度变化问题。判别器网络Patch GAN与之对抗训练,引导生成器网络生成高质量的局部计数图。实验结果表明,提出的MS-GAN算法优于大部分主流算法,与CSRNet网络相比,MS-GAN在Shanghai Tech数据集上测试所得MAE值分别降低了6.1和3.8,MSE值分别降低了16.9和5.2,能够很好地预测人群数量和人群分布情况,准确性高、鲁棒性强。2.提出了基于MFF-GAN的人群异常行为检测算法。生成器前端编码器网络引入3D卷积、ATT-LSTM,用于对输入视频序列重要帧的提取和时序预测。后端解码器的预测分支,用于输入视频序列下一帧的预测。判别器网络SN-Patch GAN与之对抗训练,促使生成器网络生成更清晰的图像和更准确的预测。引入Flow Net2.0提取光流权重,估计人群外观及整体运动轨迹特征。实验结果表明,提出的MFF-GAN算法与Gao等人算法相比,CUHK Avenue数据集的AUC值提高了1.4%,USCD Ped2数据集AUC值提高了0.1%,能够提升检测性能,并实现异常行为实时检测与定位。
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