【摘 要】
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对视频监控系统中的人群异常逃离行为检测和定位的问题进行研究。提出一种不仅能检测出异常事件,而且能够识别异常的可能位置的新算法。人们通常本能地逃离异常或者危险发生
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61175126);中央高校基本科研业务费专项资金项目(HEUCFZ1209);教育部博士点基金项目(20112304110009)
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对视频监控系统中的人群异常逃离行为检测和定位的问题进行研究。提出一种不仅能检测出异常事件,而且能够识别异常的可能位置的新算法。人们通常本能地逃离异常或者危险发生的地点。基于这个理论,提出了一种新的检测发散中心的算法:发散中心暗示异常发生的可能位置。首先建立正常和异常的人群运动模型。通过光流场来计算出运动矢量的位置和方向,并获得矢量的交点。然后使用KNN最邻近搜索法获得交点集的密集区域即发散中心。最后,通过判断运动速度、能量和发散中心识别逃离行为。对多个视频数据进行实验测试,结果验证了所提方法是有效的。
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