一种基于光流场的群体运动特征描述子

郝 羽, 刘 颖, 范九伦

(1. 西安邮电大学 计算机学院， 陕西 西安 710121； 2. 西安邮电大学 通信工程学院， 陕西 西安 710121)



一种基于光流场的群体运动特征描述子

郝 羽1, 刘 颖2, 范九伦2

(1. 西安邮电大学 计算机学院， 陕西 西安 710121； 2. 西安邮电大学 通信工程学院， 陕西 西安 710121)

为了实现公共区域中的群体异常行为的自动识别，提出一种基于光流场向量的人群运动特征描述子。通过从视频中提出的光流场信息，用位置、运动向量、运动方向和运动强度4个维度构建描述子，使用K聚类算法对描述子进行聚类处理，并对K聚类之后的结果进行了运动角度与强度数据的合并处理，最终获得能够描述场景中人群的全局运动特征。在试验中，使用提出的描述子进行了异常行为检测，并与类似的异常检测算法进行了比较，获得了较好的异常检测效果。

视频处理;行为检测;光流

1 相关研究介绍

公共区域中的斗殴及踩踏等突发危害性行为严重威胁了市民的安全。如果此类行为能够被预测，或在发生时自动将警报发送至公共安全部门，就可能避免进一步的伤亡。由于城市中绝大部分区域都安装了摄像装置，从中获取到的视频流能够被用于实时自动分析，并警告异常，监控人员就能够立即对突发事件进行确认。从而使有关部门能够进行更加有效的行动，以减少事故的危害。

在作者之前的研究中，提出了一种能够快速检测出人群中出现恐慌类型异常行为的方法[1]。文中提出的异常行为检测系统使用了包含阶段或模块如特征提取、模型训练、异常检测与行为匹配步骤的结构，图1给出了检测方法的系统结构图。……