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视频中人群异常事件检测算法研究  
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【英文题名】 Research on Abnormal Crowd Activity Detection Algorithm in Video Sequences
【作者】 袁媛;
【导师】 殷福亮; 陈喆;
【学位授予单位】 大连理工大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 大连理工大学
【网络出版投稿时间】 2012-03-05
【关键词】 图像处理; 人群异常检测; 密度估计; 光流法;
【英文关键词】 Image processing; crowd anomaly detection; density estimation; optical flow;
【中文摘要】 随着社会的不断发展,人们对智能化生活的要求越来越高。出于对安全问题的重视,人们对于视频监控的要求不断提高,然而,传统视频监控的非智能化,导致了其无论是性能,还是经济价值上都存在着极大的弊端,这导致新一代智能视频监控的产生。智能视频监控具有潜在的经济效益和社会需求,因此,它受到了广大图像处理学者的高度重视,成为现在研究的一个热点。 针对公共场所安全问题,本文要实现一种能够检测人群中一些异常事件——游行、骚乱、静坐及围观的算法。通过对数字图像处理方面的学习与研究,根据四种人群异常事件的特征,本文提出一种能够详细分析人群特征,以做出关于以上四种异常事件的判别算法。 本文引入了光流法用于统计人群运动方向,将方向分布规律作为判别人群运动的主要特征。与以往针对单一动态人群异常事件的检测算法不同,本文能够同时对动、静态的人群异常事件做出判断,在对人群动、静状态做出判别后,分别运用不同算法进行检测,扩展了检测算法的应用范围。对待静态人群时,本文采用了先进的多目标检测算法,提取典型目标作为人群代表,判断其动作状态以判别人群行为是否异常。 另外,该算法能够实现对与以往对人群单一的特征统计不同,本文中在估计...
【英文摘要】 With the development of society, the requirements for intelligent life have become urgent. For the safety of crowd, we need a better video surveillance. However, the traditional video is non-intelligent, so there are lots of drawbacks in both its performance and economic value. The intelligent video surveillance appears because of its potential economic value and social needs. Therefore it receives attention of the majority of scholars and became a hot research now. Because of the public safety, this ar...
【更新日期】 2012-04-01

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