基于人群密度估计的群体异常行为检测

• 作者: 孙少超 胡凤苓
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 群体异常 SVM SURF 人群密度统计 光流法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 119
• 页数: 1页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1196字
• 语种: 中文

摘要

近期我国发生多起公共场所群体性事件,社会对群体异常监控提出了需求.本文从人群密度角度,对群体事件的异常进行检测.采用SURF算法提取前景特征点数,并根据特征点数量进行人群密度划分,针对高密度人群,采取HorivSchunck光流算法,提取人群的运动方向和加速度,用SVM分类机进行异常的判断,最终完成对群体异常性行为的检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙少超		1	3	1.0	1.0
2	胡凤苓		1	3	1.0	1.0