基于LBPCM和社会力模型的人群异常检测

• 作者: 吉培培 李菲 李萌 郭春梅 陈恳
• 来源期刊: 数据通信
• 关键词: 人群密度特征 人群运动信息 LBPCM HOIF 特征融合
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 字数: 2157字
• 语种: 中文

摘要

人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,本文提出一种基于LBPCM(Local binary pattern co-occurrence matrix)和社会力模型的人群异常检测算法,利用LBPCM算法提取人群密度特征,在对视频帧计算光流的基础上,计算相互作用力,生成相互力作用直方图(HOIF)来表征人群运动信息,最后将两种特征融合送入支持向量机进行训练分类,实验表明,该算法能有效的检测出人群异常事件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈恳	宁波大学信息科学与工程学院	51	233	9.0	12.0
2	吉培培	宁波大学信息科学与工程学院	7	23	3.0	4.0
3	李萌	宁波大学信息科学与工程学院	12	33	3.0	4.0
4	郭春梅	宁波大学信息科学与工程学院	8	25	3.0	4.0
5	李菲	宁波大学信息科学与工程学院	1	3	1.0	1.0