基于流体力学的人群异常检测算法

作者：高大鹏; 王欣; 朱建刚

来源：计算机工程, 2018, 44(07): 219-224.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0047720

• 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

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。

• 单位
  中国民航飞行学院