【摘 要】
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根据暴力行为发生时往往存在肢体冲突,并伴随着身体全身或局部部位出现较剧烈运动的特点,本文提出了一种基于运动图像的公共场所暴力行为自动识别方法,并能够移植到嵌入式设
【机 构】
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广州大学实验中心,广州大学数学与信息科学学院,中山大学南方学院
【基金项目】
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广州市属高校科研计划项目（2012A025）,广东省科技计划项目（20138090500067）
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根据暴力行为发生时往往存在肢体冲突,并伴随着身体全身或局部部位出现较剧烈运动的特点,本文提出了一种基于运动图像的公共场所暴力行为自动识别方法,并能够移植到嵌入式设备中以便于分布式智能监控。首先,采用Lucas-Kanade（LK）光流法获得相邻两帧监控图像间的光流场,通过光流分析法确定各个运动目标的运动状态,并提取它们的光流特征值、光流速度和方向；其次,对各个运动目标的光流特征值、光流速度与方向进行统计分析,以掌握各个运动目标的运动趋势；最后,结合光流场变化情况及运动目标聚集状态判断是否存在暴力行为。实验
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