基于视频监控的群体性事件预警方法的研究

发布时间：2017-08-06 00:12

  本文关键词：基于视频监控的群体性事件预警方法的研究

  更多相关文章： 光流法 社会力模型 群体性事件

【摘要】：随着社会和经济的发展,对公共场合的安全需求越来越强烈。在车站、广场、政府机关门口等区域已有大量的视频监控设备投入使用。当前的视频监控技术停留在了视频的获取而不能进一步的对场景进行智能分析,群体性事件的监控任务仍然需要工作人员通过人力来完成。随着视频监控的需求越来越高,对视频监控系统的智能化要求也越来越高。如何在现有的监控设备获取的视频序列中完成对人群的分析,并对异常情况进行预警,是近年来研究的热点。本文对课题“基于视频监控的群体性事件预警方法的研究”中的若干问题进行了研究,主要内容包括：一、对群体异常检测的方法进行了探讨,并采用了基于社会力模型的场景建模的方法进行场景分析。通过对异常情况的社会力模型的分析,估算了场景中人群的社会力的分布情况,实验验证了模型的有效性。二、对基于场景的群体异常问题进行了研究,提出了一种将社会力模型和光流法相结合的方法用于群体性事件检测,通过实验论证了其方法提高了在群体性事件检测的准确性和时效性。三、在分析了运动前景区域和基于高斯核的自适应尺度窗口区域的提取方法的基础上,提出了将两种方法的结合的目标区域提取方法,并用于群体性事件的视频检测中。实验验证了该方法的有效性。
【关键词】：光流法 社会力模型 群体性事件
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-21
• 1.1 课题研究的背景和意义15-17
• 1.1.1 课题的研究背景和来源15-16
• 1.1.2 课题研究的意义16-17
• 1.2 国内外研究现状17-19
• 1.2.1 国内外研究现状17-18
• 1.2.2 发展趋势18-19
• 1.2.3 本文主要研究内容19
• 1.3 本文章节安排19-21
• 第二章 社会力模型21-34
• 2.1 光流法21-24
• 2.1.1 光流介绍21-22
• 2.1.2 光流计算方法22-23
• 2.1.3 基于梯度的方法23-24
• 2.2 H-S算法和L-K算法24-27
• 2.2.1 Horn-Schunck方法24-25
• 2.2.2 Lucas-Kanade方法25-26
• 2.2.3 总结两种算法26-27
• 2.3 社会力模型27-30
• 2.3.1 社会力模型27-29
• 2.3.2 群体性事件下的社会力模型29-30
• 2.3.3 估计社会交互力30
• 2.4 方向熵30-32
• 2.5 群体事件分析32-33
• 2.5.1 群殴事件的特征分析32
• 2.5.2 恐慌逃散的特征分析32-33
• 2.6 总结33-34
• 第三章 基于社会力模型的群体异常检测方法34-47
• 3.1 经典的基于SFM的群体异常检测方法34-37
• 3.1.1 LDA模型34-36
• 3.1.2 经典的异常检测36-37
• 3.2 结合光流法的异常检测37-41
• 3.2.1 寻找极值点38
• 3.2.2 计算方向熵38-41
• 3.3 实验41-46
• 3.3.1 实验数据集介绍41-42
• 3.3.2 实验分析42-46
• 3.4 总结46-47
• 第四章 目标区域的改进算法47-68
• 4.1 自适应尺度时空立方体47-53
• 4.1.1 寻找Clip的极大值48-49
• 4.1.2 提取SAST特征立方体49-51
• 4.1.3 SAST特征立方体的相似性判定51-52
• 4.1.4 基于SAST时空特征立方体的异常检测52-53
• 4.2 基于LBP加权的社会力模型53-57
• 4.2.1 基于局部二值模式的谱分析53-55
• 4.2.2 结合STLBP的社会力模型55-56
• 4.2.3 利用LBP加权的社会力模型检测异常56-57
• 4.3 自适应目标区域窗口57-65
• 4.3.1 尺度自适应窗口58-60
• 4.3.2 运动前景提取60-64
• 4.3.3 目标区域提取64-65
• 4.4 实验65-67
• 4.5 总结67-68
• 第五章 结束语68-70
• 5.1 总结68
• 5.2 展望68-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况74-75

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本文编号：627544