[发明专利]一种人群异常行为检测方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种人群异常行为检测方法，其特征在于，包括：

针对拍摄人群获得的视频，从所述视频中提取每帧图像对应的特征集合，所述特征集合包括空间域特征和时域特征；

利用SVM模型分别检测每个特征集合是否异常；

若存在异常特征集合，则确定所述视频中的人群存在异常行为。

2.根据权利要求1所述的人群异常行为检测方法，其特征在于，所述从所述视频中提取每帧图像对应的特征集合，包括：

从所述视频中提取每帧图像对应的空间域特征；

利用社会力模型从所述视频中提取每帧图像对应的时域特征。

3.根据权利要求2所述的人群异常行为检测方法，其特征在于，所述从所述视频中提取每帧图像对应的空间域特征，包括：

将所述视频中的每帧图像分割为预设大小的图像块；

针对所述视频中的每帧图像，计算当前帧图像包括的每个图像块的显著特征值，将当前帧图像的所有显著特征值组合为当前帧图像对应的空间域特征。

4.根据权利要求3所述的人群异常行为检测方法，其特征在于，所述将所述视频中的每帧图像分割为预设大小的图像块，包括：

将所述视频中的每帧图像分割为4×4的图像块。

5.根据权利要求3所述的人群异常行为检测方法，其特征在于，所述计算当前帧图像包括的每个图像块的显著特征值，包括：

利用第一公式计算当前帧图像包括的每个图像块的显著特征值，所述第一公式为：

其中，当前帧图像包括多个图像块，每个图像块对应一个显著特征值；s_i表示图像块i的显著特征值；d_i,j表示图像块i和图像块j之间的振幅谱差异；w_i,j表示图像块i和图像块j之间的振幅谱差异的权值。

6.根据权利要求2所述的人群异常行为检测方法，其特征在于，所述利用社会力模型从所述视频中提取每帧图像对应的时域特征，包括：

针对所述视频中的每帧图像，利用所述社会力模型计算当前帧图像对应的相互作用力，并将所述相互作用力映射为当前帧图像对应的时域特征。

7.根据权利要求6所述的人群异常行为检测方法，其特征在于，所述利用所述社会力模型计算当前帧图像对应的相互作用力，包括：

利用第二公式计算当前帧图像对应的相互作用力，所述第二公式为：

其中，F_int表示当前帧图像对应的相互作用力，v_i表示当前帧图像中的目标的实际运动速度，表示所述目标的期望运动速度，τ为缓和系数。

8.一种人群异常行为检测装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于针对拍摄人群获得的视频，从所述视频中提取每帧图像对应的特征集合，所述特征集合包括空间域特征和时域特征；

检测模块，用于利用SVM模型分别检测每个特征集合是否异常；

确定模块，用于若存在异常特征集合，则确定所述视频中的人群存在异常行为。

9.一种人群异常行为检测设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的人群异常行为检测方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的人群异常行为检测方法。