[发明专利]基于排斥力网络与方向熵的人群显著性运动检测方法在审
| 申请号： | 201910222301.1 | 申请日： | 2019-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN109934202A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 张旭光;林督俊;方银锋 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴秉中 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于排斥力网络与方向熵的人群显著性运动检测方法，将人群速度矢量场中的每一个矢量看成一个智能粒子，将粒子视为节点，利用物理模型中粒子间存在的排斥力构建排斥力网络模型，以及利用信息论中粒子运动的方向熵优化排斥力网络，以此对大规模人群中显著性区域进行检测，显著性人群运动区域处的节点度值较大，主流人群运动区域处的节点度值较小。 | ||
| 搜索关键词： | 排斥力 显著性 粒子 人群运动 运动检测 节点度 人群 大规模人群 速度矢量场 信息论 粒子运动 网络模型 物理模型 网络 矢量 熵优化 构建 智能 检测 主流 | ||
【主权项】：
1.一种基于排斥力网络与方向熵的人群显著性运动检测方法，其特征在于：将人群速度矢量场中的每一个矢量看成一个智能粒子，将粒子视为节点，利用物理模型中粒子间存在的排斥力构建排斥力网络模型，以及利用信息论中粒子运动的方向熵优化排斥力网络，以此对大规模人群中显著性区域进行检测，显著性人群运动区域处的节点度值较大，主流人群运动区域处的节点度值较小；具体包括以下步骤：步骤1，人群速度矢量场中的每一个矢量都有各自的速度，将矢量看做有初始速度的智能粒子，利用物理模型中粒子之间可能存在排斥力，构造排斥力加权网络模型，提取节点强度作为特征参数构建节点强度矩阵并归一化；步骤2，人群速度矢量场中每个粒子都有速度方向，将每个粒子及邻域内粒子的速度方向分为八个方向等级，然后计算方向熵赋予此点，遍历所有速度矢量得到方向熵矩阵并归一化，然后在用归一化后的节点方向熵矩阵与节点强度矩阵进行优化计算，进一步完善节点强度矩阵，将节点强度矩阵可视化进而检测人群运动中的显著性区域。
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