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基于LBPCM和社会力模型的人群异常检测 被引量:2
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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。 展开更多
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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