郑州大学学报（工学版）
鄭州大學學報（工學版）
정주대학학보（공학판）
Journal of Zhengzhou University(Engineering Science)
2015年
3期
20-24
,共5页
群体异常行为%k均值%角点动能%异常程度%自适应
群體異常行為%k均值%角點動能%異常程度%自適應
군체이상행위%k균치%각점동능%이상정도%자괄응
abnormal crowd behavior%k-means%corner kinetic%abnormal degree%adaptive
为了提高实时性和精确度,提出一种利用角点动能检测群体异常行为的方法.首先,利用金字塔Lucas-Kanade光流法计算FAST(Features from Accelerated Segment Test)角点光流,筛选出运动的角点;然后,利用k均值方法聚类图像中的角点,自适应地调整正常行为角点动能,定义每一类的局部异常程度为角点平均动能与正常时的比值,整体运动异常程度为局部异常程度之和;最后,如果整体异常程度大于异常阈值为异常行为,否则为正常行为.实验结果表明:该方法能够检测出多种群体异常行为且实时性强于Harris、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和SURF(Speed Up Robust Features)角点,精确度高于光流法、社会力法和图分析法.
為瞭提高實時性和精確度,提齣一種利用角點動能檢測群體異常行為的方法.首先,利用金字塔Lucas-Kanade光流法計算FAST(Features from Accelerated Segment Test)角點光流,篩選齣運動的角點;然後,利用k均值方法聚類圖像中的角點,自適應地調整正常行為角點動能,定義每一類的跼部異常程度為角點平均動能與正常時的比值,整體運動異常程度為跼部異常程度之和;最後,如果整體異常程度大于異常閾值為異常行為,否則為正常行為.實驗結果錶明:該方法能夠檢測齣多種群體異常行為且實時性彊于Harris、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)和SURF(Speed Up Robust Features)角點,精確度高于光流法、社會力法和圖分析法.
위료제고실시성화정학도,제출일충이용각점동능검측군체이상행위적방법.수선,이용금자탑Lucas-Kanade광류법계산FAST(Features from Accelerated Segment Test)각점광류,사선출운동적각점;연후,이용k균치방법취류도상중적각점,자괄응지조정정상행위각점동능,정의매일류적국부이상정도위각점평균동능여정상시적비치,정체운동이상정도위국부이상정도지화;최후,여과정체이상정도대우이상역치위이상행위,부칙위정상행위.실험결과표명:해방법능구검측출다충군체이상행위차실시성강우Harris、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)화SURF(Speed Up Robust Features)각점,정학도고우광류법、사회역법화도분석법.
