适用于密集人群的异常事件实时检测方法

• 作者: 周欢 潘磊 王明辉
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 智能视频监控 异常事件检测 光流法 卡尔曼滤波 残差分析
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 1719-1723
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1719

摘要

在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法.该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然后对全局光流值进行卡尔曼滤波,并对残差进行分析;假设残差在正常状态下服从高斯分布,利用假设检验加以验证;运用最大似然(ML)估计得到残差的概率分布;在一定置信度下,确定正常状态的可信区间和异常状态的判定公式,并以此判断异常事件是否发生.实验结果表明,该方法对尺寸为320×240的视频,平均检测时间低至0.023s/frame,且准确率可达95％以上.因而,该方法在保证较高检测率的同时,还具有良好的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明辉	四川大学计算机学院	20	75	5.0	8.0
2	周欢	四川大学计算机学院	46	292	9.0	14.0