群体异常监测系统中特征点的提取与优化研究

薛静

Research on Extraction and Optimization of Feature Points in Swarm Anomaly Monitoring System

XUE Jing

（Xi'an Railway Vocational & Technical Institute， Xi'an 710014， China）

【摘  要】针对公共场合安全监控等方面的应用需求，论文研究并设计实现了一个人群突发异常行为的监测系统。目前应用的大多数系统主要是对运动对象进行监测和跟踪。为提高监测的精确度，提升监测效率，在监测过程中通过对特征点进行判断处理会得到更好的效果。所以在样本中选取合适、准确的特征点是关键。论文主要从某一范围内高度唯一性和处于运动前景区域的并具有良好运动属性的特征点两方面进行判断选取。根据判定条件，依据Harris特征点提取算法对特征点进行初步提取，再通过混合高斯背景建模算法对特征点进行进一步的筛选。

【Abstract】In view of the application requirements of safety monitoring in public places， this paper studies and designs a monitoring system for sudden abnormal behavior of people. Most of the systems used at present mainly monitor and track moving objects. In order to improve the accuracy and efficiency of monitoring， better results can be obtained by judging and processing feature points in the process of monitoring. Therefore， selecting appropriate and accurate feature points in the sample is the key. The paper mainly selects the feature points which are highly unique in a certain range and which are in the motion foreground region and have good motion attributes. According to the decision conditions， the feature points are extracted preliminarily according to the Harris feature point extraction algorithm， and then the feature points are further screened by the mixed Gaussian background modeling algorithm.

【關键词】群体异常监测;特征点;运动前景区域

【Keywords】population anomaly monitoring; feature points; motion foreground region

【中图分类号】TP274;TP391.4                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）05-0176-02

1 引言

科技高速发展，社会日益进步，人们因为一些活动经常要出席各类公共场合，社会公共安全一直是人们比较关注的问题。如何通过高科技手段最大限度地降低危险发生率一直是人们研究的重点。在人群聚集地区，各类危险的事件偶有出现，一但发生后果将不堪设想，不仅威胁到人类的生命安全，带来的经济损失也是巨大的。为尽可能地减少发生危险的概率，同时如若发生此类情况能够尽量降低损失，人们大多的处理措施就是安装视频监控系统，在监控室有专人进行监控并处理突发事件。但实际情况是，人的精力有限同时注意力也不可能长时间高度集中，这样就给监控工作带来了不小的隐患。……