采用CP-GMM模型的实时人群异常检测

• 作者: 周荷琴 李峰 裴冠军
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视频监控 人群分析 异常检测
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 7-9
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2011.07.003

摘要

针对人群异常检测中出现的检测速度慢、检测精度低的问题,提出一种新的人群参数混合高斯模型(CP-GMM)算法来对人群参数进行建模分析,并通过筛选出小概率特征来检测人群监控视频中发生的异常现象.算法立足于人群中显著点,通过统计分析人群中显著点的特征来提取人群特征,并使用参数分析模型对感兴趣区域内速度大小、方向等参数进行异常检测.检测过程中不需要对人群中个体进行跟踪,也无需对检测模型进行大规模训练.实验表明,算法快速有效,在较低误报率下取得了较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周荷琴	中国科学技术大学自动化系	104	1440	17.0	34.0
2	李峰	中国科学技术大学自动化系	104	1295	17.0	33.0
3	裴冠军	中国科学技术大学自动化系	2	4	1.0	2.0