[发明专利]一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法。首先，本发明提出一种新的名为混合光流直方图的特征，然后，对于全局异常行为本发明提出一种双稀疏表示的方法解决这个问题，最后对于局部异常行为，通过先检测当前帧感兴趣区域的前景，接着采用在线加权聚类的方法来进行局部异常行为的检测。在UMN数据集和UCSD数据集中的实验验证了本发明方法的优点。实验结果表明我们的方法较于之前的方法在分析视频中人群的运动行为具有更高的精度。

主权项

一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法，其特征在于，具体包含以下步骤：步骤1，输入待检测人群场景图像；步骤2，提取待检测人群场景图像的混合光流直方图；步骤3，对步骤2特征提取的混合光流直方图进行全局异常行为检测，具体如下：步骤3.1，通过两个稀疏表示过程分别判断特征提取后的图像是否异常；步骤3.2，用模糊积分对两个稀疏表示过程的判断进行处理，进而得出结果；步骤4，对步骤2特征提取的混合光流直方图进行局部异常行为检测，具体如下：步骤4.1，提取输入图像中感兴趣区域的前景；步骤4.2，通过在线加权聚类对感兴趣区域进行局部异常检测；步骤4.3，采用多目标跟踪的方法滤除噪声；步骤5，通过步骤3和步骤4完成多人群场景中全局和局部异常行为检测。