本文關(guān)鍵詞：基于視頻監(jiān)控的群體性事件預(yù)警方法的研究

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【摘要】：隨著社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,對(duì)公共場(chǎng)合的安全需求越來越強(qiáng)烈。在車站、廣場(chǎng)、政府機(jī)關(guān)門口等區(qū)域已有大量的視頻監(jiān)控設(shè)備投入使用。當(dāng)前的視頻監(jiān)控技術(shù)停留在了視頻的獲取而不能進(jìn)一步的對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行智能分析,群體性事件的監(jiān)控任務(wù)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(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化要求也越來越高。如何在現(xiàn)有的監(jiān)控設(shè)備獲取的視頻序列中完成對(duì)人群的分析,并對(duì)異常情況進(jìn)行預(yù)警,是近年來研究的熱點(diǎn)。本文對(duì)課題“基于視頻監(jiān)控的群體性事件預(yù)警方法的研究”中的若干問題進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容包括：一、對(duì)群體異常檢測(cè)的方法進(jìn)行了探討,并采用了基于社會(huì)力模型的場(chǎng)景建模的方法進(jìn)行場(chǎng)景分析。通過對(duì)異常情況的社會(huì)力模型的分析,估算了場(chǎng)景中人群的社會(huì)力的分布情況,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型的有效性。二、對(duì)基于場(chǎng)景的群體異常問題進(jìn)行了研究,提出了一種將社會(huì)力模型和光流法相結(jié)合的方法用于群體性事件檢測(cè),通過實(shí)驗(yàn)論證了其方法提高了在群體性事件檢測(cè)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。三、在分析了運(yùn)動(dòng)前景區(qū)域和基于高斯核的自適應(yīng)尺度窗口區(qū)域的提取方法的基礎(chǔ)上,提出了將兩種方法的結(jié)合的目標(biāo)區(qū)域提取方法,并用于群體性事件的視頻檢測(cè)中。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：光流法 社會(huì)力模型 群體性事件
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 發(fā)展趨勢(shì)18-19
• 1.2.3 本文主要研究?jī)?nèi)容19
• 1.3 本文章節(jié)安排19-21
• 第二章 社會(huì)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(jì)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(jié)兩種算法26-27
• 2.3 社會(huì)力模型27-30
• 2.3.1 社會(huì)力模型27-29
• 2.3.2 群體性事件下的社會(huì)力模型29-30
• 2.3.3 估計(jì)社會(huì)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(jié)33-34
• 第三章 基于社會(huì)力模型的群體異常檢測(cè)方法34-47
• 3.1 經(jīng)典的基于SFM的群體異常檢測(cè)方法34-37
• 3.1.1 LDA模型34-36
• 3.1.2 經(jīng)典的異常檢測(cè)36-37
• 3.2 結(jié)合光流法的異常檢測(cè)37-41
• 3.2.1 尋找極值點(diǎn)38
• 3.2.2 計(jì)算方向熵38-41
• 3.3 實(shí)驗(yàn)41-46
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集介紹41-42
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)分析42-46
• 3.4 總結(jié)46-47
• 第四章 目標(biāo)區(qū)域的改進(jìn)算法47-68
• 4.1 自適應(yīng)尺度時(shí)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(shí)空特征立方體的異常檢測(cè)52-53
• 4.2 基于LBP加權(quán)的社會(huì)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(jié)合STLBP的社會(huì)力模型55-56
• 4.2.3 利用LBP加權(quán)的社會(huì)力模型檢測(cè)異常56-57
• 4.3 自適應(yīng)目標(biāo)區(qū)域窗口57-65
• 4.3.1 尺度自適應(yīng)窗口58-60
• 4.3.2 運(yùn)動(dòng)前景提取60-64
• 4.3.3 目標(biāo)區(qū)域提取64-65
• 4.4 實(shí)驗(yàn)65-67
• 4.5 總結(jié)67-68
• 第五章 結(jié)束語68-70
• 5.1 總結(jié)68
• 5.2 展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況74-75

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4 董v，

本文編號(hào)：627544