【摘 要】
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为了解决视频监控系统中异常行为检测精度不高,计算方法复杂的问题,提出一种基于监控视频的Farneback光流算法的人体异常行为检测方法。该方法选用密集光流算法提取运动区域内的光流信息,采用直方图方向熵和幅值熵的乘积计算出用于表示行为混乱程度的W值,以此来判断是否发生异常行为,且W值越大,说明当前运动越混乱,发生异常行为的可能性越大。实验结果表明,所提算法可以有效地检测指定监控区域内的人体异常行为,
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为了解决视频监控系统中异常行为检测精度不高,计算方法复杂的问题,提出一种基于监控视频的Farneback光流算法的人体异常行为检测方法。该方法选用密集光流算法提取运动区域内的光流信息,采用直方图方向熵和幅值熵的乘积计算出用于表示行为混乱程度的W值,以此来判断是否发生异常行为,且W值越大,说明当前运动越混乱,发生异常行为的可能性越大。实验结果表明,所提算法可以有效地检测指定监控区域内的人体异常行为,检测率可达到92.33%,该方法简单实用,为监控视频的智能分析提供技术支持。
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