一種基于微行為分析的密集人群異常行為檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于微行為分析的密集人群行為檢測方法。其過程為：根據(jù)密集視頻中人的大小，按照比例對原視頻圖像采樣，獲得采樣圖像；計算采樣圖像由粒子流定義的動態(tài)系統(tǒng)；利用動態(tài)系統(tǒng)的速度、位置信息，對采樣粒子進行微行為處理；構(gòu)建樣本序列，對粒子微行為進行信息提取，并將信息量化標記，構(gòu)建時空立方體；采集用以訓練的密集人群視頻序列，通過上述步驟，提取視頻序列中的樣本特征序列，并將其作為訓練隱條件隨機場模型的觀察序列，利用隱條件隨機場訓練，實現(xiàn)密集人群行為檢測。本發(fā)明的目的在于解決高密度環(huán)境下由于無法高效的實現(xiàn)單個物體的檢測和跟蹤而使人群行為理解具有潛在危險性問題，適用于人群行為比較復雜的場景，識別特定的人群行為，并且進行異常檢測。
【專利說明】—種基于微行為分析的密集人群異常行為檢測方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于視頻中密集人群行為識別領域，特別是涉及到一種基于微行為分析的密集人群共同行為的識別和異常處理方法，該方法可以應用于車站、商場以及應急入、出口等人群流動比較大的地方。
【背景技術】
[0002]密集人群場景的視頻分析對計算機視覺技術提出了巨大的挑戰(zhàn)。現(xiàn)實生活中高密度的環(huán)境使得單個物體的識別和跟蹤不切實際。在不清楚個體行為的情況下理解密集人群行為是非常危險的。密集人群行為智能檢測技術有著廣泛的應用，比如說，可以預言擁塞狀況，避免悲劇的發(fā)生。
[0003]目前視頻監(jiān)控技術(應用于車站、道路、商場等等場合)注意力主要集中在檢測或者跟蹤單個目標，人數(shù)的計算，識別或分割不同區(qū)域的運動，或者是人群異常檢測，缺乏具體分析密集人群行為的能力。由于其復雜性，對于高密度人群場景分析中所遇到的問題的處理能力是有限的。因此如何有效識別密集人群行為是值得學者深入研究的技術問題。
[0004]按照常理，行為分析和場景理解涉及到目標識別、跟蹤和行為識別。這種方法要求運用底層運動信息，表觀特征，或者目標軌跡，在低密度的人群場景中有較好的性能，但是在現(xiàn)實生活中高密度場景中并不適用。目標跟蹤也是一個棘手的問題，由于計算開銷或者不可靠性，所適用的方法通常不適用于多目標跟蹤。
[0005]因此，研究者提出了一個整體方法來進行行為分析和場景理解，這樣可以避免了跟蹤和直接利用特征，不需要處理呈現(xiàn)出來的運動的軌跡。這種方法需要多分辨率直方圖、時空立方體、表觀或者運動描述子等等特征。另一個方法是基于動態(tài)紋理的表示方法，在這種方法中，將表觀和動態(tài)性相結(jié)合建立模型，以此來檢測人群場景中異?，F(xiàn)象。雖然這種方法適合行為的識別以及行為檢測和分割，但是往往需要手動標注，計算量很大。
[0006]目前，一般的方法是通過學習得到的人群場景正常行為來檢測異常行為，但是我們的方法涉及到檢測和識別特定的人群行為。對于該領域，s.Ali等人提出的方法是利用人群流動來幫助跟蹤單個目標，參見Floor fields for tracking in high density crowdscenes, in ECCV ’ 08: Proceedings of the 10th European Conference on ComputerVision, 2008, pp.1 _ 14.，但是這種方法只是針對于勻速運動的密集人群。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的內(nèi)容在于克服已有的技術的不足，提出一種基于微行為分析的密集人群異常行為檢測方法，通過建立物理模型，對局部微行為進行分析，不僅能夠識別特定的人群共同行為，而且還能夠檢測出人群異常狀況的發(fā)生，對于社會安全有著重要意義。
[0008]實現(xiàn)本發(fā)明的技術方案是:一種基于微行為的密集人群異常行為檢測方法，包括如下步驟:
(O輸入視頻序列，根據(jù)視頻中人所占據(jù)的空間的大小.,按照比例將原大小為M*N的視頻圖像分割成?個塊，其中， w=M/m代表橫向分割塊數(shù)，H=N/n代表縱向
分割塊數(shù)，將每一個圖像塊的中心像素作為采樣點，組成尺寸大小為W*H的采樣圖像；
(2)通過計算粒子流定義的動態(tài)系統(tǒng)
【權利要求】
1.一種基于微行為的密集人群異常行為檢測方法，包括如下步驟:(1)輸入視頻序列，根據(jù)視頻中人所占據(jù)的空間的大小mχ β ,按照比例將原大小為K ?的視頻圖像分割成F U個塊，其中，
2.如權利要求1所述的基于微行為的密集人群異常行為檢測方法，其特征在于: 步驟(1)中圖像塊的分割由視頻中人所占據(jù)的空間大小決定。
3.如權利要求1所述的基于微行為的密集人群異常行為檢測方法，其特征在于:步驟(4)中所述人群微行為包括堵塞、環(huán)形、平行、瓶頸或源頭。
【文檔編號】G06K9/00GK103593646SQ201310483906
【公開日】2014年2月19日 申請日期:2013年10月16日 優(yōu)先權日:2013年10月16日
【發(fā)明者】章東平, 徐嬌, 李世忠, 彭懷亮 申請人:中國計量學院