近年來,恐怖襲擊和突發(fā)性群體事件不斷挑戰(zhàn)城市的防御底線,公共安全問題已在全球范圍內(nèi)引起廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控主要依賴于人工監(jiān)控,費(fèi)時費(fèi)力且效率低,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成為了減少公共場合內(nèi)群眾人身傷害及財產(chǎn)損失的有效措施。因此,對基于視頻監(jiān)控的群體異常行為檢測系統(tǒng)進(jìn)行深入研究具有重要的應(yīng)用價值與深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。針對傳統(tǒng)群體異常行為檢測系統(tǒng)實(shí)時性與場景適應(yīng)性不能達(dá)到平衡的情況,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)最新理論成果,提出一種結(jié)合群體密度特征和運(yùn)動特征以實(shí)現(xiàn)群體異常行為檢測的新方案。本文對群體密度進(jìn)行估計,而后提取群體運(yùn)動特征,最后利用隨機(jī)森林分類器實(shí)現(xiàn)群體異常行為的多類別檢測,具體研究工作如下:一、群體密度估計。提取ROI范圍內(nèi)經(jīng)過透視矯正算法更新的二值前景面積,利用FAST角點(diǎn)密度設(shè)定群體密度權(quán)重值,完成前景像素歸一化;在不同權(quán)值范圍內(nèi)運(yùn)用各自的最小二乘法擬合曲線估計出群體密度等級。群體密度估計的主要目的是排除運(yùn)動矢量在群體稀疏場景下仍可能較為混亂的情況,減少誤判。二、群體運(yùn)動特征提取。利用二值前景掩碼得到圖像前景圖,計算局部稠密HS光流場后經(jīng)過光流場掩碼提取光流運(yùn)動信息,而后提取平均動能和運(yùn)... 

【文章來源】：西華大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

拉薩314打砸搶燒事件

國內(nèi)外頻發(fā)的重大公共安全事件對人民生命與人民財產(chǎn)造成巨大的威隨之而來的還有連鎖性的嚴(yán)重后果，下面列舉了近些年較為嚴(yán)重的群體異常事件：⑴ 2008 年 3 月 14 日，西藏拉薩市區(qū)交通要道發(fā)生惡劣的不法分子搶殺暴力事燒毀車輛、沖擊商場和寺廟，嚴(yán)重?fù)p害當(dāng)?shù)厝嗣竦木裆钆c生命財產(chǎn)，18 名無辜群被燒死或打死，財產(chǎn)損失超過 2.5 億元，如圖 1.1 所示。⑵ 2014 年 3 月 1 日，云南火車站發(fā)生恐怖砍殺事件，一群男女持械沖進(jìn)售票廳廣場，對現(xiàn)場人員進(jìn)行殘忍的砍殺，直接造成 29 人死亡、130 余人受傷，如圖 1.2 所示⑶ 2014 年 12 月 31 日上海市黃浦區(qū)外灘，由于過多人聚集跨年，造成部分群眾衡跌倒，直接引發(fā)多人摔倒并疊壓，導(dǎo)致嚴(yán)重踩踏事件的發(fā)生，直接造成 36 人死亡49 人受傷，如圖 1.3 所示。⑷ 2015 年 9 月 24 日，沙特阿拉伯圣城麥加在朝覲活動期間發(fā)生嚴(yán)重踩踏事件致 769 人死亡，934 人受傷，沙特政府稱這是 25 年來朝覲期間發(fā)生的最嚴(yán)重災(zāi)難，如1.4 所示。朝覲期間的嚴(yán)重踩踏事件已發(fā)生多次，最嚴(yán)重的一次發(fā)生在 1990 年 7 月，麥加附近的一條隧道中發(fā)生人踩人事件，導(dǎo)致 1426 人喪生。

對現(xiàn)場人員進(jìn)行殘忍的砍殺，直接造成 29 人死亡、130 余人受傷，如圖 1.2 所示⑶ 2014 年 12 月 31 日上海市黃浦區(qū)外灘，由于過多人聚集跨年，造成部分群眾衡跌倒，直接引發(fā)多人摔倒并疊壓，導(dǎo)致嚴(yán)重踩踏事件的發(fā)生，直接造成 36 人死亡49 人受傷，如圖 1.3 所示。⑷ 2015 年 9 月 24 日，沙特阿拉伯圣城麥加在朝覲活動期間發(fā)生嚴(yán)重踩踏事件致 769 人死亡，934 人受傷，沙特政府稱這是 25 年來朝覲期間發(fā)生的最嚴(yán)重災(zāi)難，如1.4 所示。朝覲期間的嚴(yán)重踩踏事件已發(fā)生多次，最嚴(yán)重的一次發(fā)生在 1990 年 7 月，麥加附近的一條隧道中發(fā)生人踩人事件，導(dǎo)致 1426 人喪生。圖 1.1 拉薩 314 打砸搶燒事件 圖 1.2 昆明火車站暴力恐怖案

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能視頻監(jiān)控技術(shù)綜述[J]. 黃凱奇,陳曉棠,康運(yùn)鋒,譚鐵牛.  計算機(jī)學(xué)報. 2015(06)
[2]基于視頻的人群異常事件檢測綜述[J]. 吳新宇,郭會文,李楠楠,王歡,陳彥倫.  電子測量與儀器學(xué)報. 2014(06)
[3]基于形狀特征的移動目標(biāo)實(shí)時分類研究[J]. 侯北平,朱文,馬連偉,介婧.  儀器儀表學(xué)報. 2010(08)

碩士論文
[1]攝像機(jī)圖像噪聲分析及處理[D]. 張麗.浙江大學(xué) 2014



本文編號：2935073