基于图像熵的密集人群异常事件实时检测方法

• 作者: 潘磊
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 智能视频监控 密集人群 异常事件检测 全局光流图 图像熵
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1044-1050
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1509006

摘要

在智能视频监控领域，为了提高密集人群中异常事件的检测效率，改善已有算法在实时性和适用性方面的不足，提出了一种实时高效的检测方法。该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征，并构造全局光流强度的图像化表达；然后利用图像熵进行分析，获取正常状态下图像熵的统计参数；最后确定正常状态的可信区间和自适应的异常判定公式，从而判断异常事件是否发生。实验结果表明，该算法对尺寸为320×240像素的视频，平均每帧的检测时间低至0.031 s，且准确率可达96%以上，具有较高的检测效率，且实时性较好。