介观小团体运动聚类的人群异常检测

传统的人群行为分析主要基于宏观尺度或微观尺度,前者忽视了个体运动的信息,难以定位局部异常,后者在人数众多的场合下难以精确检测与跟踪行人个体。为了在人群的宏观与微观特性之间搭建一个桥梁,从介观尺度分析入手,提出一种基于人群介观小团体运动聚类的异常行为检测方法。首先通过计算光流场并对其进行平滑滤波来获得人群运动的微观运动描述;进而通过Mean Shift算法对微观局部运动进行聚类,并根据速度、位置信息将微观类别合并为介观人群小团体;最后将速度场特征空间划分为正常和异常区域,根据聚类中心在该空间的区域归属及在该区域的持续时间长短来检测异常行为,并将异常类别所有样本点映射到图像坐标系,采用重心法确定异常发生的具体位置。实验结果表明,提出的方法不但能检测人群运动的全局异常,而且能定位局部异常行为的发生位置。其中,全局异常行为的检测总正确率达99.23%,局部异常的检测总正确率可达86.25%。