專利名稱：一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種視頻分析與圖像理解領(lǐng)域的人群異常行為檢測方法，具體地說，是涉及一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法。
背景技術(shù)：
人群異常行為檢測是視頻監(jiān)控與圖像分析領(lǐng)域的前沿課題和研究難點，在公共場所監(jiān)控(如機(jī)場、地鐵站、校園等)、安全管理等領(lǐng)域有著迫切需求，如犯罪行為報警、多路視頻篩選、長視頻中的事件檢索等等。人群行為分析的方法取決于人群的規(guī)模和運(yùn)行模式對于規(guī)模較大且具有共同運(yùn) 動模式的人群，往往將其看作一個整體，從群體的全局外部表現(xiàn)入手分析其宏觀特性；對于極小規(guī)模人數(shù)的場景，適合從微觀角度入手，利用目標(biāo)的運(yùn)動軌跡或姿態(tài)去識別人群行為。以上方法的局限在于宏觀分析的方法忽視了個體的位置、運(yùn)動方向等特征，無法應(yīng)用在行人運(yùn)動無共同物理規(guī)律的場合；微觀分析的方法無法應(yīng)用在人數(shù)較多且相互間存在遮擋的人群，此時識別個體的姿態(tài)并不可行。現(xiàn)實生活中的常見人群通常具有中等規(guī)模且運(yùn)動模式松散，行人的運(yùn)動方向和速度較為自由，因此無法利用宏觀的方法進(jìn)行識別，同時，行人間相互遮擋較為嚴(yán)重，難以識別個體姿態(tài)。因此，檢測和分析常規(guī)中等規(guī)模人群，應(yīng)綜合考慮人群的宏觀和微觀特性，結(jié)合宏觀與微觀的方法，從個體的運(yùn)動軌跡出發(fā)，并依此在宏觀層面進(jìn)一步表達(dá)、分析人群，進(jìn)而檢測異常事件。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是通過視頻圖像分析技術(shù)解決運(yùn)動模式較為松散的中等規(guī)模人群的異常行為分析問題。為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法，其步驟包括如下內(nèi)容步驟一依據(jù)社會力模型來表達(dá)人群目標(biāo)間的作用力和構(gòu)建其因果認(rèn)知模型；針對視頻中一運(yùn)動行人目標(biāo)i，依據(jù)該目標(biāo)的位置、速度參數(shù)，利用社會力模型計算目標(biāo)i的受力狀態(tài)，所述的社會力模型主要考慮影響目標(biāo)的三個因素目標(biāo)i自身的主觀意圖即個人期望力，其他行人對目標(biāo)i的作用，即社會關(guān)系影響力，以及環(huán)境對目標(biāo)i的影響，即環(huán)境影響力，目標(biāo)i最后的運(yùn)行狀態(tài)由這三個力決定，計算公式如下p-p.Pers+p.soc^^hys⑴其中，F(xiàn)i;為目標(biāo)的個人期望力，F(xiàn)ist^為社會關(guān)系影響力，F(xiàn)iphys為環(huán)境影響力。利用目標(biāo)所受合力與個人期望力的關(guān)系，構(gòu)建衡量目標(biāo)間相互影響的因果認(rèn)知模型，所述的因果認(rèn)知模型是將目標(biāo)間的相互影響表達(dá)成導(dǎo)致、能夠和阻止三種概念。例如目標(biāo)i為避免與目標(biāo)j發(fā)生碰撞而避讓，則目標(biāo)j對目標(biāo)i的運(yùn)動起到阻止的作用。在微觀個體特征(位置、速度)的基礎(chǔ)上，獲得了體現(xiàn)個體間相互關(guān)系的進(jìn)一步描述；
步驟二定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)程度，根據(jù)目標(biāo)受力的大小與方向，依據(jù)因果認(rèn)知概念表達(dá)人群目標(biāo)間的相互影響，構(gòu)建描述人群行為的因果認(rèn)知復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；所述構(gòu)建描述人群行為因果認(rèn)知的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的步驟包括如下內(nèi)容a)定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度；利用目標(biāo)的位置參數(shù)，對個體目標(biāo)的位置參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理后，依據(jù)Granger因果檢驗方法來定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度，所依據(jù)的基本計算公式如下
權(quán)利要求
1.一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法，其特征在于其步驟包括如下內(nèi)容步驟一依據(jù)社會力模型來表達(dá)人群目標(biāo)間的作用力和構(gòu)建其因果認(rèn)知模型；步驟二定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)程度，根據(jù)目標(biāo)受力的大小與方向，依據(jù)因果認(rèn)知概念表達(dá)人群目標(biāo)間的相互影響，構(gòu)建描述人群行為的因果認(rèn)知的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；步驟三依據(jù)Granger因果關(guān)聯(lián)檢驗定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度，結(jié)合目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度及其因果認(rèn)知概念表達(dá)，分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能特性，構(gòu)建人群因果認(rèn)知復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，計算網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)，通過分析網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)的變化來分析人群行為，檢測人群異常行為和檢測異常事件的發(fā)生。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法， 其特征在于步驟一所述的社會力模型主要考慮影響目標(biāo)的三個因素目標(biāo)i自身的主觀意圖即個人期望力，其他行人對目標(biāo)i的作用，即社會關(guān)系影響力，以及環(huán)境對目標(biāo)i的影響，即環(huán)境影響力，目標(biāo)i最后的運(yùn)行狀態(tài)由這三個力決定，計算公式如下Fi = Fipers + Fisoc + Fiphys其中，F(xiàn)ipers為目標(biāo)的個人期望力，F(xiàn)isoc為社會關(guān)系影響力，F(xiàn)iphys為環(huán)境影響力。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法， 其特征在于步驟一所述的依據(jù)社會力模型來表達(dá)人群目標(biāo)間的作用力和構(gòu)建其因果認(rèn)知模型的步驟包括如下內(nèi)容a)基于因果認(rèn)知概念的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建立；分別抽取具有導(dǎo)致、能夠和阻止關(guān)系的三類行人目標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，每二個節(jié)點間，即每二個行人間，連接一條網(wǎng)絡(luò)的邊，構(gòu)建三類因果認(rèn)知復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖模型，即導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)、能夠網(wǎng)絡(luò)和阻止網(wǎng)絡(luò)；b)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)邊的權(quán)值確立機(jī)制；利用目標(biāo)的位置參數(shù)，依據(jù)Granger因果檢驗方法來定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度， 所依據(jù)的基本計算公式如下
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法， 其特征在于步驟二所述的構(gòu)建描述人群行為的因果認(rèn)知的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的步驟包括如下內(nèi)容步驟2.1、評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度，首先對個體目標(biāo)的位置參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，并作為 Granger因果關(guān)系檢驗的輸入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理公式如下
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法， 其特征在于步驟三的具體實現(xiàn)步驟如下步驟3.1 :由步驟2. 2得到的一系列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，分別計算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征參數(shù)，即平均路徑長度、介數(shù)(平均值，最大值，最小值)、聚合系數(shù)，相應(yīng)計算公式如下平均路徑長度反映了網(wǎng)絡(luò)中各目標(biāo)節(jié)點間的分離程度，計算公式如下
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法，利用認(rèn)知概念及社會力模型表達(dá)個體間的相互作用，根據(jù)Granger因果檢驗評估個體間關(guān)聯(lián)度，從而依據(jù)個體間的聯(lián)系，構(gòu)建因果認(rèn)知復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，在保留個體微觀信息的前提下，通過分析網(wǎng)絡(luò)的功能參數(shù)，在宏觀上表達(dá)和分析人群行為，可有效地檢測與判別中等規(guī)模人群的異常行為。
文檔編號G06K9/62GK103020591SQ20121047513
公開日2013年4月3日 申請日期2012年11月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月21日
發(fā)明者張旭光, 劉春霞 申請人:燕山大學(xué)