基于运动矢量的异常拥挤行为检测算法.doc

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1、基于运动矢量的异常拥挤行为检测算法摘要：面向人群场景中异常拥挤行为检测，本文提出基于运动矢量的检测方法。该方法首先采用运动矢量场提取人群运动特征；然后基于社会力模型计算运动矢量微粒之间的相互作用力；最后对相互作用力采用词袋法实现行为判别。仿真实验表明，本算法可以区分人群场景中异常区域内相互作用力的大小，对异常拥挤行为进行判别和定位关键词：运动矢量拥挤行为社会力模型词袋法中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1007-9416(2016)05-0000-00Abstract：Inthispaper,thedetectionmethodbasedonmoti

2、onvectorisproposedtodetecttheabnormalcrowdedbehahiorinacrowdscene.Inthismethod,themotioncharacteristicsofthecrowdareextractedbyusingthemotionvectorfield；Thentheinteractionforcebetweentheparticalesiscalculatedbasedonthesocialforcemodel；Finally,theinteractionforceisusedtorealizethebeha

3、viorbythebagofwordsmethod.Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcandistinguishthesizeoftheinteractionforcebetweentheabnormalregionsinthecrowdscene,identifyandlocatethe基于运动矢量的异常拥挤行为检测算法摘要：面向人群场景中异常拥挤行为检测，本文提出基于运动矢量的检测方法。该方法首先采用运动矢量场提取人群运动特征；然后基于社会力模型计算运动矢量微粒之间的相互作用力；最后对相互作用力采用词袋法实现行

4、为判别。仿真实验表明，本算法可以区分人群场景中异常区域内相互作用力的大小，对异常拥挤行为进行判别和定位关键词：运动矢量拥挤行为社会力模型词袋法中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1007-9416(2016)05-0000-00Abstract：Inthispaper,thedetectionmethodbasedonmotionvectorisproposedtodetecttheabnormalcrowdedbehahiorinacrowdscene.Inthismethod,themotioncharacteristicsofthecrowdar

5、eextractedbyusingthemotionvectorfield；Thentheinteractionforcebetweentheparticalesiscalculatedbasedonthesocialforcemodel；Finally,theinteractionforceisusedtorealizethebehaviorbythebagofwordsmethod.Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcandistinguishthesizeoftheinteractionforcebetween

6、theabnormalregionsinthecrowdscene,identifyandlocatetheabnormalcongestion.Keywords:motionvector,crowdbehavior,social-forcemodel,bagofwords1引言拥挤人群行为分析在计算机视觉中是个新的研究方向，相关研究技术和视频算法不断更新，面向人群运动状态的研究成为热门应用领域，譬如人群骚乱的快速预警、混乱行为的自动识别、拥挤场景中异常行为区域的定位等拥挤场景中人群行为分析主要有三种方法：（1）对于行人个体行为判别的微观方法，将群体视为由相互独

7、立的个体组成，群体行为是各个个体行为的集合表现［6］。为了分析群体目标的行为，必须要对单个目标进行分割和提取［7］。该方法在分辨物体、追踪轨迹、识别大密度群体行为等方面复杂性较高，效果较差。（2）基于人群群体运动的宏观方法,将人群整体作为研究对象，提取人群整体的运动特征，建立模型，分析人群运动状态，但是无法对单独个体的运动行为进行判定。在Avidan［ll］、Vasconcelos和Chan［8］等人的相关研究中，采用场景模拟技术取代个体追踪技术，分别用来获取人群行为和交通车辆的特征。这是与微观法截然不同的对密集人群的检测方法。（3）基于微观和宏观的混合方法,对

8、个体目标和群体目标同时进