文档介绍：华中科技大学
硕士学位论文
基于视频分析的异常群体事件检测
姓名:徐姗
申请学位级别:硕士
专业:计算机系统结构
指导教师:孙伟平
2011-01-17
华中科技大学硕士学位论文
摘要
在现代社会中,人口密度越来越大,在人群拥挤的场所,很容易发生重大的意
外事故,造成人员伤亡。如果能够实现自动检测异常群体事件,并及时将这些异常
事件报告给相关人员,就能够阻止很多悲剧的产生,因此,对异常群体事件的研究
有着非常重要的意义和应用前景。
经过分析可知,人群的行为非常复杂,要对其进行监控,必须提取群体事件的
相关特征进行检测。首先,介绍了人群密度估计的各种研究方法及发展状况,并对
它们进行比较。然后,介绍了光流的定义,并着重介绍了微分光流法和块匹配方法
的基本理论,并对两种算法进行了比较。对群殴事件和聚集事件进行分析可知,群
殴事件的人群密度大,运动强烈,运动方向杂乱无章;聚集事件的人群密度大,运
动平缓,运动像素少,利用这几点不同,提出了一种异常群体事件检测算法来区分
正常事件与群殴事件,聚集事件。首先应用基于像素统计的人群密度估计算法对视
频序列中的人群密度状况进行估计,提取人群密度特征,然后采用微分光流法,对
人群的运动状态进行估计,提取运动强度均值,运动方向直方图的方差和运动像素
数三个特征,最后对测试视频进行分析,得到这四个特征的阈值,利用这些阈值对
视频状态进行判断。
经实验研究发现,异常群体事件检测算法所采用的特征能够很好的识别出群殴
事件和聚集事件,在复杂场景下,对群殴事件和聚集事件的检测,有较高的查全率
和查准率。
关键词:智能监控,人群检测,密度估计,光流,运动估计
I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
In the modern society, the density of population es bigger and bigger and great
accidents happen easily in crowded areas, which may lead to loss of life and personal
injury. Lot of tragedies would be prevented if automatically monitoring of abnormal
crowd incidents can be realized and those of which can be then reported to relevant
personnel in time. Thus, there are significant meaning and prospect of applications in
studying the abnormal crowd incidents.
Analysis demonstrates that crowd behavior is plicated, so in order to
monitor it, the characteristics related to the crowd incidents must be extracted. Firstly,
various studying methods of the estimation of crowd density are introduced pared
with each other. Then the definition of optical flow is presented and the basic theories of
two algorithms, differential optical flow and block matching methods, are highlighted and
the two pared. According to the analysis of gang fights events and aggregation
events, the crowd density of gang fights is big, movement is more violent and the direction
of motion is haphazard while the crowd density of aggregation events is big, movement is
gentle and moving target is less. Based on t