基于光流特征的航站樓旅客異常行為識別方法研究.pdf

1、近年來，民航業(yè)迅速發(fā)展，客流量日益增多，機(jī)場作為民航客運(yùn)的載體，頻繁發(fā)生旅客鬧事事件。然而傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)依靠人工觀測的方式發(fā)現(xiàn)異常事件，其監(jiān)測有效性與航站樓內(nèi)巨大的監(jiān)控攝像數(shù)量不匹配。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對旅客異常行為實(shí)時分析，及時預(yù)警安全險情，緩解機(jī)場安全管理壓力。
　　利用視頻行為分析技術(shù)，本文針對視頻旅客出現(xiàn)的快速奔跑、打架斗毆以及聚集圍觀等三類異常行為的檢測與識別進(jìn)行了詳細(xì)地研究。主要研究工作反映在：
　　相對于正常

2、行走，將旅客快速奔跑、打架斗毆定義為運(yùn)動異常行為，采用了以光流方向區(qū)間為檢測指標(biāo)的運(yùn)動異常行為識別方法。首先，計算運(yùn)動目標(biāo)檢測后的行人區(qū)域光流特征，將到的光流方向值分配到一定數(shù)量的角度區(qū)間。然后，統(tǒng)計出各區(qū)間的光流特征個數(shù)與光流特征平均幅值，構(gòu)成出描述運(yùn)動異常行為的特征量。最后，利用優(yōu)化后的特征量對支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可以有效地得到識別旅客正常行走、快速奔跑與打架斗毆等3種行為的分類器。
　　針對中低人群密度場景下，旅客聚集異

3、常行為與其他多人行為的相似性，提出了基于人群密度和角點(diǎn)光流特征的多人典型群集異常行為的檢測方法。首先利用前景二值圖計算歸一化前景面積與前景分布的二維聯(lián)合熵，獲得人群密度變化特征；同時，利用前景角點(diǎn)的運(yùn)動光流特征，計算光流動能與光流方向熵。根據(jù)群聚行為在人群密度及運(yùn)動特征上的表現(xiàn)特點(diǎn)，利用不同行為在人群密度及光流特征上表現(xiàn)特點(diǎn)的差異，定義群聚、奔跑兩個異常判斷指標(biāo)；利用閾值法，逐一地識別出群聚、奔跑、打架及正常行走行為。該方法有效減少了利