本文關鍵詞：基于視頻監(jiān)控的群體性事件預警方法的研究

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【摘要】：隨著社會和經濟的發(fā)展,對公共場合的安全需求越來越強烈。在車站、廣場、政府機關門口等區(qū)域已有大量的視頻監(jiān)控設備投入使用。當前的視頻監(jiān)控技術停留在了視頻的獲取而不能進一步的對場景進行智能分析,群體性事件的監(jiān)控任務仍然需要工作人員通過人力來完成。隨著視頻監(jiān)控的需求越來越高,對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化要求也越來越高。如何在現有的監(jiān)控設備獲取的視頻序列中完成對人群的分析,并對異常情況進行預警,是近年來研究的熱點。本文對課題“基于視頻監(jiān)控的群體性事件預警方法的研究”中的若干問題進行了研究,主要內容包括：一、對群體異常檢測的方法進行了探討,并采用了基于社會力模型的場景建模的方法進行場景分析。通過對異常情況的社會力模型的分析,估算了場景中人群的社會力的分布情況,實驗驗證了模型的有效性。二、對基于場景的群體異常問題進行了研究,提出了一種將社會力模型和光流法相結合的方法用于群體性事件檢測,通過實驗論證了其方法提高了在群體性事件檢測的準確性和時效性。三、在分析了運動前景區(qū)域和基于高斯核的自適應尺度窗口區(qū)域的提取方法的基礎上,提出了將兩種方法的結合的目標區(qū)域提取方法,并用于群體性事件的視頻檢測中。實驗驗證了該方法的有效性。
【關鍵詞】：光流法 社會力模型 群體性事件
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 課題研究的背景和意義15-17
• 1.1.1 課題的研究背景和來源15-16
• 1.1.2 課題研究的意義16-17
• 1.2 國內外研究現狀17-19
• 1.2.1 國內外研究現狀17-18
• 1.2.2 發(fā)展趨勢18-19
• 1.2.3 本文主要研究內容19
• 1.3 本文章節(jié)安排19-21
• 第二章 社會力模型21-34
• 2.1 光流法21-24
• 2.1.1 光流介紹21-22
• 2.1.2 光流計算方法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 總結兩種算法26-27
• 2.3 社會力模型27-30
• 2.3.1 社會力模型27-29
• 2.3.2 群體性事件下的社會力模型29-30
• 2.3.3 估計社會交互力30
• 2.4 方向熵30-32
• 2.5 群體事件分析32-33
• 2.5.1 群毆事件的特征分析32
• 2.5.2 恐慌逃散的特征分析32-33
• 2.6 總結33-34
• 第三章 基于社會力模型的群體異常檢測方法34-47
• 3.1 經典的基于SFM的群體異常檢測方法34-37
• 3.1.1 LDA模型34-36
• 3.1.2 經典的異常檢測36-37
• 3.2 結合光流法的異常檢測37-41
• 3.2.1 尋找極值點38
• 3.2.2 計算方向熵38-41
• 3.3 實驗41-46
• 3.3.1 實驗數據集介紹41-42
• 3.3.2 實驗分析42-46
• 3.4 總結46-47
• 第四章 目標區(qū)域的改進算法47-68
• 4.1 自適應尺度時空立方體47-53
• 4.1.1 尋找Clip的極大值48-49
• 4.1.2 提取SAST特征立方體49-51
• 4.1.3 SAST特征立方體的相似性判定51-52
• 4.1.4 基于SAST時空特征立方體的異常檢測52-53
• 4.2 基于LBP加權的社會力模型53-57
• 4.2.1 基于局部二值模式的譜分析53-55
• 4.2.2 結合STLBP的社會力模型55-56
• 4.2.3 利用LBP加權的社會力模型檢測異常56-57
• 4.3 自適應目標區(qū)域窗口57-65
• 4.3.1 尺度自適應窗口58-60
• 4.3.2 運動前景提取60-64
• 4.3.3 目標區(qū)域提取64-65
• 4.4 實驗65-67
• 4.5 總結67-68
• 第五章 結束語68-70
• 5.1 總結68
• 5.2 展望68-70
• 參考文獻70-74
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況74-75

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本文編號：627544