基于全局运动特征的地铁乘客异常行为检测

• 作者: 朱小锋
• 来源期刊: 通信电源技术
• 关键词: 城市轨道交通 机器视觉 异常行为 全局特征光流法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 通信技术
• 页码范围: 157-160,168
• 页数: 5页
• 字数: 3238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19399/j.cnki.tpt.2017.06.058

摘要

城市轨道交通中,车站站台是乘客候车长时间滞留的公共场所.突发的异常事件往往会引起乘客的恐慌,造成盲目奔跑甚至带来更严重的踩踏事件.以城市轨道交通乘客打架斗殴异常事件为研究对象,以城市轨道交通现行CCTV视频监控系统为数据源,基于金字塔改进型L-K光流的计算方法,针对视频帧图像中有效点像素运动矢量分析运动强度和方向两大类指标,提取图像全局运动特征,并获取打架斗殴行为阈值测试范围,从而有效、正确地实现该种行为的异常判断,为达到智能分析实时检测打架斗殴异常行为并报警提供具有可行性的理论基础和技术依据,从而减轻工作人员的劳动强度、强化工作效率.提高城市轨道交通运行组织水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱小锋		1	0	0.0	0.0