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一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法
被引量:
1
1
作者
李斐
陈恳
+1 位作者
李萌
郭春梅
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2017年第4期63-67,共5页
人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运...
人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运动特征,将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类.实验表明,新算法可实现对人群异常行为的检测,且有较高准确率.
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关键词
人群异常检测
纹理特征
运动特征
vmme
LBPCM
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职称材料
题名
一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法
被引量:
1
1
作者
李斐
陈恳
李萌
郭春梅
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2017年第4期63-67,共5页
基金
国家自然科学基金(60972063)
宁波市自然科学基金(2014A610065)
宁波大学学科项目基金(XKXL1308)
文摘
人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容,文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法.该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征,在视频帧计算光流基础上,获得特征点速度强度图,并以其熵VMME作为场景运动特征,将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类.实验表明,新算法可实现对人群异常行为的检测,且有较高准确率.
关键词
人群异常检测
纹理特征
运动特征
vmme
LBPCM
Keywords
crowd anomaly detection
texture feature
motion feature
vmme
LBPCM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于速度强度熵与纹理特征的人群异常检测算法
李斐
陈恳
李萌
郭春梅
《宁波大学学报(理工版)》
CAS
2017
1
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参考文献
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