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基于LBPCM和社会力模型的人群异常检测
被引量:
2
1
作者
李萌
陈恳
+2 位作者
郭春梅
李菲
吉培培
《数据通信》
2017年第1期48-51,共4页
人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,本文提出一种基于LBPCM(Local binary pattern co-occurrence matrix)和社会力模型的人群异常检测算法,利用LBPCM算法提取人群密度特征,在对视频帧计算光流的基础上,计算相互作用力,生...
人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,本文提出一种基于LBPCM(Local binary pattern co-occurrence matrix)和社会力模型的人群异常检测算法,利用LBPCM算法提取人群密度特征,在对视频帧计算光流的基础上,计算相互作用力,生成相互力作用直方图(HOIF)来表征人群运动信息,最后将两种特征融合送入支持向量机进行训练分类,实验表明,该算法能有效的检测出人群异常事件。
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关键词
人群密度特征
人群
运动信息
LBPCM
HOIF
特征
融合
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职称材料
题名
基于LBPCM和社会力模型的人群异常检测
被引量:
2
1
作者
李萌
陈恳
郭春梅
李菲
吉培培
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《数据通信》
2017年第1期48-51,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60972063)
宁波市自然科学基金(2014A610065)
宁波大学科研基金(理)/学科项目(XKXL1308)
文摘
人群异常事件检测是智能视频监控中的重要研究内容,本文提出一种基于LBPCM(Local binary pattern co-occurrence matrix)和社会力模型的人群异常检测算法,利用LBPCM算法提取人群密度特征,在对视频帧计算光流的基础上,计算相互作用力,生成相互力作用直方图(HOIF)来表征人群运动信息,最后将两种特征融合送入支持向量机进行训练分类,实验表明,该算法能有效的检测出人群异常事件。
关键词
人群密度特征
人群
运动信息
LBPCM
HOIF
特征
融合
分类号
TN948.6 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LBPCM和社会力模型的人群异常检测
李萌
陈恳
郭春梅
李菲
吉培培
《数据通信》
2017
2
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