【摘 要】
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提出了一种改进的分层隐马尔科夫模型（LHMM）结合熵值的聚众异常事件实时检测方法。使用直方图均衡化对视频帧做预处理，增加图像质量；以分块区域中的人数和总速度作为观察值分两层
【机 构】
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桂林航天工业高等专科学校电子工程系,桂林电子科技大学信息与通信学院
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提出了一种改进的分层隐马尔科夫模型（LHMM）结合熵值的聚众异常事件实时检测方法。使用直方图均衡化对视频帧做预处理，增加图像质量；以分块区域中的人数和总速度作为观察值分两层训练出聚众事件的LHMM。当观察值序列与模型的相似度大于设定阈值时，利用光流法计算该帧熵值，当熵值大于设定阈值时，则认为聚众事件发生；否则，为非聚众事件，继续下一帧的处理。大量实验结果表明：改进的方法具有较高的识别率、较好的鲁棒性和高的处理速度，并且应用环境更广。
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