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人群异常状态检测的图分析方法

朱海龙 刘鹏 刘家锋 唐降龙

朱海龙, 刘鹏, 刘家锋, 唐降龙. 人群异常状态检测的图分析方法. 自动化学报, 2012, 38(5): 742-750. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00742
引用本文: 朱海龙, 刘鹏, 刘家锋, 唐降龙. 人群异常状态检测的图分析方法. 自动化学报, 2012, 38(5): 742-750. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00742
ZHU Hai-Long, LIU Peng, LIU Jia-Feng, TANG Xiang-Long. A Graph Analysis Method for Abnormal Crowd State Detection. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(5): 742-750. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00742
Citation: ZHU Hai-Long, LIU Peng, LIU Jia-Feng, TANG Xiang-Long. A Graph Analysis Method for Abnormal Crowd State Detection. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(5): 742-750. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00742

人群异常状态检测的图分析方法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00742
详细信息
    通讯作者:

    朱海龙, 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院博士研究生. 2008 年获哈尔滨理工大学硕士学位. 主要研究方向为模式识别, 图像处理, 视频处理.

A Graph Analysis Method for Abnormal Crowd State Detection

  • 摘要: 提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测. 使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类, 聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图. 通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位. 使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-08-23
  • 修回日期:  2012-01-05
  • 刊出日期:  2012-05-20

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