基于SOM的行人异常轨迹检测

• 作者: 陆云飞 陈临强
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 异常轨迹 视频监控 自组织网络 训练学习
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2015.02.012

摘要

实现了一种实时视频监控中行人的异常轨迹检测方法。提取出行人轨迹的位置、速度及加速度等特征，利用自组织神经网络对正常轨迹进行训练学习，得到正常轨迹点的一般特征并用优胜神经元表示。通过比较正常轨迹点与待检测轨迹点的响应函数值来判断异常。实验结果表明该方法能较好地反映轨迹特征，具有较高的异常轨迹识别率，可以实时监测行为异常。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈临强	杭州电子科技大学计算机学院	43	244	7.0	13.0
2	陆云飞	杭州电子科技大学计算机学院	1	2	1.0	1.0