基于視頻的人群異常行為檢測(cè)研究.pdf

1、由于公共場(chǎng)所安全問(wèn)題不斷地引起關(guān)注，基于視頻的人群異常行為檢測(cè)作為智能視頻監(jiān)控技術(shù)的一個(gè)分支，成為國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。因此，本文針對(duì)視頻中的人群異常行為檢測(cè)，對(duì)以下內(nèi)容進(jìn)行了研究：
　　首先，對(duì)視頻進(jìn)行預(yù)處理與前景提取。利用均值濾波法對(duì)視頻進(jìn)行去噪處理，同時(shí)采用均勻網(wǎng)格對(duì)視頻序列進(jìn)行劃分，對(duì)劃分后每個(gè)塊內(nèi)的運(yùn)動(dòng)矢量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)求平均值以減少噪聲的影響、降低后續(xù)運(yùn)算的復(fù)雜度，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)確定劃分塊的大小；前景提取應(yīng)用k-mean

2、s聚類算法（k?2)來(lái)實(shí)現(xiàn)，提取的閾值為k-means算法輸出的兩個(gè)聚類質(zhì)心的平均值。
　　其次，提取加速度特征進(jìn)行人群異常行為檢測(cè)。利用圖像灰度不變性和局部最優(yōu)原理來(lái)計(jì)算加速度，并使用已知的合成數(shù)據(jù)對(duì)加速度算法進(jìn)行仿真分析。當(dāng)人群異常事件發(fā)生時(shí)，人群運(yùn)動(dòng)速度將發(fā)生很大改變，因此采用加速度特征反映人群速度的變化，通過(guò)對(duì)加速度特征設(shè)定合適的閾值來(lái)檢測(cè)視頻中的人群異常行為。在UMN數(shù)據(jù)集和PETS2009數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，并與經(jīng)典的社