| 基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法 |
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| 引用本文： | 徐蕾. 基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法[J]. 科学技术与工程, 2018, 18(16) |
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| 作者姓名： | 徐蕾 |
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| 作者单位： | 武警工程大学研究生大队;武警工程大学信息工程学院 |
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| 基金项目： | 国家博士后基金面上项目（2013M542355） |
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| 摘 要： | 人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。
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| 关 键 词： | 瞬时能量 人群异常行为 混合高斯模型 |
| 收稿时间： | 2017-11-29 |
| 修稿时间： | 2018-01-18 |
A crowd abnormal behavior recognition algorithm based on improved instantaneous energy |
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| Affiliation: | Engineering University of PAP |
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| Keywords: | prompt energy crowd abnormal behavior Gaussian Mixture Model |
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