[发明专利]一种大规模人群显著性区域检测方法有效
| 申请号： | 201810163902.5 | 申请日： | 2018-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN108470154B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 张旭光;郑娟;唐英干 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明;顾炜 |
| 地址： | 066000 河北省秦皇岛市海港区*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大规模人群显著性区域检测方法，将二维人群速度矢量场中的每一个速度矢量看作人群网络节点，基于速度矢量点积公式求取速度矢量夹角，从而确定速度矢量间关联关系，并用该值定量评估速度矢量之间关联程度，从而构造速度矢量夹角加权复杂网络模型；分析人群加权复杂网络特征参数，提取能理解并表达人群显著性运动区域与主流人群运动区域的特征值，构建特征矩阵检测大规模人群显著性运动区域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大规模 人群 显著 区域 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种大规模人群显著性区域检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，经过光流算法对视频序列帧图像进行处理，得到一系列能清楚展现人群运动流向的规整的二维人群速度矢量场；步骤2，将二维人群速度矢量场中每一个速度矢量看作节点，基于速度矢量点积公式求取速度矢量的夹角，并用该值定量评估节点之间的关联程度，构造描述人群行为的加权复杂网络模型；步骤3，通过对加权复杂网络模型的特征参数进行分析，构建特征矩阵；通过分析特征矩阵中特征参数的变化来分析人群行为，检测大规模人群场景中显著性区域。
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