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公开(公告)号:CN107491749B
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN201710684991.3
申请日:2017-08-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法。首先,本发明提出一种新的名为混合光流直方图的特征,然后,对于全局异常行为本发明提出一种双稀疏表示的方法解决这个问题,最后对于局部异常行为,通过先检测当前帧感兴趣区域的前景,接着采用在线加权聚类的方法来进行局部异常行为的检测。在UMN数据集和UCSD数据集中的实验验证了本发明方法的优点。实验结果表明我们的方法较于之前的方法在分析视频中人群的运动行为具有更高的精度。
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公开(公告)号:CN107491749A
公开(公告)日:2017-12-19
申请号:CN201710684991.3
申请日:2017-08-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法。首先,本发明提出一种新的名为混合光流直方图的特征,然后,对于全局异常行为本发明提出一种双稀疏表示的方法解决这个问题,最后对于局部异常行为,通过先检测当前帧感兴趣区域的前景,接着采用在线加权聚类的方法来进行局部异常行为的检测。在UMN数据集和UCSD数据集中的实验验证了本发明方法的优点。实验结果表明我们的方法较于之前的方法在分析视频中人群的运动行为具有更高的精度。
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