采用光流矢量共生矩阵分析的实时人群异常检测 被引量：4

1

作者 赵永涛 陈庆奎 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第6期1353-1357,共5页

随着公共安全事故的频发,基于视频监控中的人群异常检测成为研究的热点.通过分析不同情况下人群光流的纹理特征,提出一种基于光流矢量共生矩阵特征的大规模人群异常检测算法.首先对人群光流进行分块并计算分块光流的主方向和大小;然后... 随着公共安全事故的频发,基于视频监控中的人群异常检测成为研究的热点.通过分析不同情况下人群光流的纹理特征,提出一种基于光流矢量共生矩阵特征的大规模人群异常检测算法.首先对人群光流进行分块并计算分块光流的主方向和大小;然后利用共生矩阵的方法来计算光流速度场和方向场的特征;最后将组合特征使用SVM(Support Vector Machine,支持向量机)进行训练和分类以达到准确判断人群异常的目的.使用了CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)平台对算法进行加速.检测精度优于现有算法,速度有4-20倍的提高. 展开更多

关键词 光流法 人群异常检测 矢量共生矩阵 监控 CUDA

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基于流体力学的人群异常检测算法

2

作者 高大鹏 王欣 朱建刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期219-224,共6页

现有的人群异常检测算法多数存在未对异常事件进行评估、无法对异常点定位以及实时性差等问题。为此,提出一个基于欧拉法的人群异常检测算法。通过叠加连续的差分图获取累积差图像(ADI),将ADI的梯度场代替速度场,可使ADI转换为二值图像... 现有的人群异常检测算法多数存在未对异常事件进行评估、无法对异常点定位以及实时性差等问题。为此,提出一个基于欧拉法的人群异常检测算法。通过叠加连续的差分图获取累积差图像(ADI),将ADI的梯度场代替速度场,可使ADI转换为二值图像以减少外部干扰,并将ADI梯度场与二值图像的点乘和作为人群能量值。通过分析人群能量的变化,可实时地对人群异常事件进行报警、分级评估和定位。在PETS2009数据库上的实验结果表明,该算法的识别率超过97%,平均每帧的处理时间为0.01 s,分级评估正确,异常点定位与人工定位基本重合。 展开更多

关键词 智能视频监控 人群异常检测 流体力学 欧拉法 事件分级 异常点定位

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基于单元格运动特征的人群异常检测 被引量：2

3

作者 胡斌斌 涂铮铮 +1 位作者 郑爱华 罗斌 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期157-159,163,共4页

针对传统基于跟踪的异常检测方法无法适用的拥挤人群场景,提出一种根据单元格速度和前景像素数(大小)及其运动方向是否具有刚性运动特性来判别异常的检测方法。为了只分析前景目标忽略不相关的背景,首先将输入帧进行前景分割,再将输入... 针对传统基于跟踪的异常检测方法无法适用的拥挤人群场景,提出一种根据单元格速度和前景像素数(大小)及其运动方向是否具有刚性运动特性来判别异常的检测方法。为了只分析前景目标忽略不相关的背景,首先将输入帧进行前景分割,再将输入帧分割成不重叠的单元格,通过计算单元格中前景像素的光流提取每个单元格的运动特征来判定异常的发生。其中,速度特征可以检测出速度过快的异常情况。为了区分出车和因人群走近而形成的大目标,提出运动方向统计的方法。实验表明该方法在较短的时间内具有较好的检测效果。 展开更多

关键词 人群异常检测 光流法 离群值检测 运动方向分析

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基于运动差值熵的实时人群异常检测 被引量：3

4

作者 王振 王旭智 万旺根 《电子测量技术》 2020年第10期119-124,共6页

检测拥挤场景中的人群异常情况作为近年来计算机视觉的热点,非常具有挑战性,在监控视频领域,人群异常检测对于公共安全意义重大。因此提出了一种基于运动差值熵的实时检测人群异常的方法,针对拥挤场景人群高密度高遮挡的问题,使用改进... 检测拥挤场景中的人群异常情况作为近年来计算机视觉的热点,非常具有挑战性,在监控视频领域,人群异常检测对于公共安全意义重大。因此提出了一种基于运动差值熵的实时检测人群异常的方法,针对拥挤场景人群高密度高遮挡的问题,使用改进光流法来提取人群运动的轨迹,在得到人群运动的光流后,通过计算光流的幅度值大小来生成每帧视频中人群的运动图,然后通过相邻帧之间的人群运动差值来表示人群运动的变化,最后计算出人群运动差值熵来检测人群异常。通过在公共数据集上进行了相关的实验,实验结果表明,与最先进算法相比,在拥挤场景中所提出的方法具有较高的人群异常检测准确率。 展开更多

关键词 改进光流法 运动差值熵 自适应阈值 人群异常检测

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基于多尺度时间递归神经网络的人群异常检测 被引量：31

5

作者 蔡瑞初 谢伟浩 +2 位作者 郝志峰 王丽娟 温雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2884-2896,共13页

如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,... 如何在人群密度大、变化快、存在大量遮挡的密集场景中实现可靠的人群事件检测,是领域研究的难点和热点.在密集场景时空建模的基础上提出了一种基于多尺度时间递归神经网络的人群异常事件检测和定位方法.首先对人群场景进行网格化划分,并利用多尺度光流直方图对每个网格的人群动态进行刻画;然后,连接各个局部的人群动态获得整体的人群动态,实现整体人群动态的时间序列建模;最后,利用多尺度时间递归神经网络实现异常事件的检测和定位.其中,多尺度隐含层实现了密集场景中不同规模相邻网格之间的空间联系,节点间的反馈关系则为时间维度上的关系表达提供了有效方案.与多种代表性算法的对比实验,验证了本方法的有效性. 展开更多

关键词 视频监控 人群异常事件检测 时间递归神经网络 多尺度

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基于行人组运动信息表达的人群异常检测 被引量：3

6

作者 周生运 张旭光 方银锋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期221-229,共9页

人群异常检测是智能化人群监控技术下的一个重要研究方向,在现有的方法中,异常检测的首要步骤就是获取运动信息,传统通过对视频帧均匀分块的方式并不能保证行人的完整性,提取的特征也不能准确反映行人的运动状态。本文提出了递进式人群... 人群异常检测是智能化人群监控技术下的一个重要研究方向,在现有的方法中,异常检测的首要步骤就是获取运动信息,传统通过对视频帧均匀分块的方式并不能保证行人的完整性,提取的特征也不能准确反映行人的运动状态。本文提出了递进式人群分组的方法,先将人群运动场与帧差法结合分割图像获取人群前景,然后依据人群运动方向获取方向组,结合时空信息对方向组再聚类,得到更细致的行人组。对于每个行人组,利用人群能量特征去表征行人整体运动信息,并依据能量场构造了环块能量直方图特征来削弱行人四肢摆动的影响,最后与图像外观特征相结合用于人群异常检测。实验结果表明,本文方法在两个不同场景下帧级准确率达到83%和92%,像素级准确率达到64%和83%,与传统方法相比有较大提升。 展开更多

关键词 人群监控 人群异常检测 运动信息 行人组 环块能量直方图

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基于自编码器的人群异常行为检测算法

7

作者 王玉 杨晓文 +3 位作者 孙福盛 况立群 韩慧妍 张元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期779-787,共9页

为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到... 为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到全局时空信息增强模块,进一步对视频帧的全局时空特征进行有效提取;进入解码器对输入帧进行重构,利用重构误差大小对异常行为进行检测。该算法在公开数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和ShanghaiTech上与其它先进方法进行了AUC指标的比较,实验结果表明所提算法的有效性。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 自编码器 全局上下文 全局时空特征 重构 全局跨通道特征提取模块 全局时空信息增强模块

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基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法 被引量：5

8

作者 铁富珍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期45-48,共4页

危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基... 危害社会公共安全的事件频发,研究视频监控中人群异常行为对于恢复治安秩序和保障公众安全有着重要意义。由于视频监控涉及多种多样的场景,复杂环境影响了人群异常行为的准确检测。因此,为提升视频监控中人群异常行为的检测效果,提出基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法。利用改进单高斯模型在视频监控中人群视频帧内提取角点作为特征点;基于改进光流法计算特征点的运动速度与方向,提取有效特征点,得到人群运动目标图像;通过计算人群运动目标图像内光流点的方向熵、幅值熵与平均速度的乘积,确定运动混乱度;对比分析运动混乱度与设置阈值,完成人群异常行为检测。实验结果表明,该算法可有效提取人群视频帧内的角点和运动目标图像,准确检测人群异常行为,具有较好的视频监控中人群异常行为检测效果。 展开更多

关键词 改进光流法 视频监控 人群异常行为检测 单高斯模型 特征点 方向熵 幅值熵 运动混乱度

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结合模式记忆和自监督注意力的人群异常行为检测方法

9

作者 宁冬梅 梁莉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2527-2533,共7页

为实现复杂环境下监控视频中异常事件的快速检测和准确定位,提出一种结合正常模式记忆和自监督注意力机制的异常检测框架。记忆机制综合考虑正常模式的多样性和差异性,解决卷积神经网络(CNN)泛化性过强的问题。自监督模块包含遮罩卷积... 为实现复杂环境下监控视频中异常事件的快速检测和准确定位,提出一种结合正常模式记忆和自监督注意力机制的异常检测框架。记忆机制综合考虑正常模式的多样性和差异性,解决卷积神经网络(CNN)泛化性过强的问题。自监督模块包含遮罩卷积层和通道注意力层,通过遮罩信息预测的自监督训练,提高模型对全局特征结构的理解。公开数据集的实验结果表明,所提方法的曲线下面积(AUC)指标分别达到92.6%和82.7%,性能优于当前其它先进的视频异常检测方法,在轨迹检测标准(TBDC)和区域检测标准(RBDC)指标中表现出优秀的异常跟踪和定位能力。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 自监督注意力 卷积神经网络 遮罩卷积 全局特征结构 轨迹检测标准 区域检测标准

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人群异常状态检测的图分析方法 被引量：17

10

作者 朱海龙 刘鹏 +1 位作者 刘家锋 唐降龙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期742-750,共9页

提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态... 提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态. 展开更多

关键词 非参数密度估计 自适应Mean SHIFT 图分析 人群异常检测 动态场景

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一种基于运动相似熵的人群异常行为检测 被引量：4

11

作者 李斐 陈恳 +1 位作者 李萌 郭春梅 《电信科学》 北大核心 2017年第5期90-98,共9页

实现对人群异常事件的检测是图形处理在智能视频监控领域的重要研究内容。提出了一种基于运动相似性熵(EMS)的人群异常行为检测算法。该算法在对视频图像进行光流计算的基础上,以底层光流块为基本单位获取场景运动信息,根据社会网络模... 实现对人群异常事件的检测是图形处理在智能视频监控领域的重要研究内容。提出了一种基于运动相似性熵(EMS)的人群异常行为检测算法。该算法在对视频图像进行光流计算的基础上,以底层光流块为基本单位获取场景运动信息,根据社会网络模型的概念,提出构建场景的运动网络模型(MNM),完成对场景粒子运动相似性的划分,并在时间域上计算MNM的粒子分布熵值EMS,最后将得到的图像熵与设置合理的阈值相比,判断异常行为是否发生。实验证明,该算法可有效检测异常行为,与其他经典检测算法相比有较大优势。 展开更多

关键词 人群异常检测 运动相似性熵 运动网络模型 图像熵 光流法

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一种基于脉线流卷积神经网络的人群异常行为检测算法 被引量：3

12

作者 蒋俊 张卓君 +3 位作者 高明亮 徐立宾 潘金凤 王新越 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期215-222,共8页

在计算机视觉领域,人群异常行为检测技术可以广泛应用于视频监控、智能视频分析、群体行为识别等领域,因此,受到了学者们的广泛关注。由于视频中人群目标具有尺度变化大、透视形变、标注偏置等特点,人群异常行为检测依然是一个具有挑战... 在计算机视觉领域,人群异常行为检测技术可以广泛应用于视频监控、智能视频分析、群体行为识别等领域,因此,受到了学者们的广泛关注。由于视频中人群目标具有尺度变化大、透视形变、标注偏置等特点,人群异常行为检测依然是一个具有挑战性的难题。为此,本文提出了一种基于脉线流卷积神经网络的人群异常行为检测方法(streak flow CNN abnormal behavior detection,SFCNN–ABD)。SFCNN–ABD是一个双域网络,网络结构由两个深度残差网络作为骨干网络,分别为空域网络和时域网络。其中,空域网络的输入是原始视频帧,提取人群行为的表观特征;时域网络利用脉线流提取人群行为的运动特征,脉线流能更准确地识别场景中的空域和时域变化,因此能进一步提升人群异常行为检测的准确性。所提方法是通过卷积神经网络获取显著的人群行为空域特征,并通过脉线流结合卷积神经网络获取人群行为时域特征;最后,将两个网络的输出求取平均值,完成人群异常行为的检测。在UMN和VIF两个公开基准数据集进行了测试,实验结果表明本文方法的检测准确率优于当前主流算法,验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 脉线流 时空卷积网络 残差网络

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基于双支路的人群视频异常检测算法研究 被引量：3

13

作者 蔡轶珩 刘天浩 +2 位作者 刘嘉琦 郭雅君 胡绍斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2496-2503,共8页

该文对人群异常检测任务进行了研究,针对人群场景视频背景较冗余,易受光线与噪声影响以及实际部署等问题,提出了人群异常多尺度特征记忆网络(CaMsm-net)。为了从多角度判别异常的发生,并将各类信息更好地融合,该网络采用了一种双支路共... 该文对人群异常检测任务进行了研究,针对人群场景视频背景较冗余,易受光线与噪声影响以及实际部署等问题,提出了人群异常多尺度特征记忆网络(CaMsm-net)。为了从多角度判别异常的发生,并将各类信息更好地融合,该网络采用了一种双支路共享单元结构,将原始帧与经背景建模后的帧同时输入网络结构中,分别对两条支路进行预测,采用预测误差进行异常的判定,并且从实际应用角度出发,框架结合了深度可分离卷积、数据扩增等方法,保障了检测的准确性与部署的可行性。在公开的美国明尼苏达大学(UMN)人群数据集与实际监控下的火车站出站口数据集中的实验表明,曲线下面积(AUC)指标分别达到了99.2%与84.1%,平均检测准确率分别为95.9%与81.7%,证明了所提算法能够较好地检测到各类人群异常现象的发生,并具有更广的适用性。 展开更多

关键词 人群异常检测 双支路共享 背景建模 时空融合

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基于光流共生矩阵的人群行为异常检测 被引量：1

14

作者 曾庆山 宋庆祥 范明莉 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期29-33,39,共6页

针对传统基于图像纹理特征进行人群行为异常检测算法倾向于描述人群图像纹理的变化而非人群运动行为的实际情况,导致检测性能较差的问题,提出一种反映人群运动行为真实情况的特征提取方法.首先通过Lucas-Kanade光流算法提取人群视频光... 针对传统基于图像纹理特征进行人群行为异常检测算法倾向于描述人群图像纹理的变化而非人群运动行为的实际情况,导致检测性能较差的问题,提出一种反映人群运动行为真实情况的特征提取方法.首先通过Lucas-Kanade光流算法提取人群视频光流信息,并建立光流幅值共生矩阵与光流方向共生矩阵,然后通过共生矩阵提取角二阶距、对比度、熵、相似度等特征,并将其与光流幅值均值合并组成特征向量训练支持向量机,最后判断人群行为是否异常.仿真结果表明,本文的特征提取方法更加深化地处理了光流法提取的人群运动信息,具有较好的人群异常行为识别性能. 展开更多

关键词 人群行为异常检测 光流法 光流共生矩阵 支持向量机

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基于运动显著图的人群异常行为检测 被引量：7

15

作者 胡学敏 易重辉 +2 位作者 陈钦 陈茜 陈龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期1164-1169,共6页

针对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速... 针对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中是否存在异常行为。实验结果表明,该方法能够有效、实时地检测人群异常行为,在UMN和PETS2009数据集的检测率均达到了97.9%以上。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 光流法 运动显著图 卷积神经网络 视频监控

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基于空时对抗变分自编码器的人群异常行为检测 被引量：2

16

作者 邢天祎 郭茂祖 +3 位作者 陈加栋 赵玲玲 陈琳鑫 田乐 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期994-1004,共11页

基于视频的人群异常行为检测对提前发现安全风险、预防群体安全事故发生具有重要价值。针对人群异常行为事件的稀少性导致的无法直接充分学习异常样本的表示、异常事件检测精度低的问题,在变分自编码器基础上,提出一种基于预测的空时对... 基于视频的人群异常行为检测对提前发现安全风险、预防群体安全事故发生具有重要价值。针对人群异常行为事件的稀少性导致的无法直接充分学习异常样本的表示、异常事件检测精度低的问题,在变分自编码器基础上,提出一种基于预测的空时对抗变分自编码器(spatial-temporal adversarial variational autoencoder,STAVAE)视频异常检测模型,通过引入长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和对抗网络模块,对正常样本视频序列的时间维度与空间维度进行联合特征表示与重构,减少了正常样本重建过程中的特征损失进而扩大了异常样本的预测损失,避免了对异常样本的依赖,实现了基于模型重构误差的人群逃散异常行为检测。在公开数据集UMN及采集视频数据集上进行对比实验,证明ST-AVAE模型在基于监控视频的人群异常逃散行为检测中均具有最优的检测精度和召回率,对抗网络模块显著提升了异常检测的性能。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 变分自编码器 自编码器 长短期记忆网络 对抗网络 空时对抗变分自编码器 重构误差 异常逃散行为

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基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位 被引量：16

17

作者 胡学敏 陈钦 +2 位作者 杨丽 余进 童秀迟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期891-895,共5页

针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题,提出一种基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点,综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间特征,将二维卷积扩展... 针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题,提出一种基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点,综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间特征,将二维卷积扩展到三维空间,设计面向人群异常行为检测和定位的深度时空卷积神经网络;为了定位人群异常行为,将视频分成若干子区域,获取视频的子区域时空数据样本,然后将数据样本输入设计的深度时空卷积神经网络进行训练和分类,实现人群异常行为的检测与定位。同时,为了解决深度时空卷积神经网络训练时样本数量不足的问题,设计一种迁移学习的方法,利用样本数量多的数据集预训练网络,然后在待测试的数据集中进行微调和优化网络模型。实验结果表明,该方法在UCSD和subway公开数据集上的检测准确率分别达到了99%和93%以上。 展开更多

关键词 人群异常行为检测 深度时空卷积神经网络 迁移学习 数据扩充

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