基于神经网络的密集人群视频异常检测
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作者单位:

上海大学通信与信息工程学院 上海 200072

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TP751

基金项目:


Anomaly detection in dense crowd video based on neural network
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School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China

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    摘要:

    人群场景分析是当今智能监控技术研究领域关注的一个热点,尤其在拥挤的环境中,行人间严重的遮挡、光照分布不均以及人群分布的多样性,使其具有很大的挑战性。本文针对视频的特点,提出了两种描述人群运动信息的、适用于卷积神经网络的输入特征图,用于检测密集人群场景中的异常事件。首先,以提取的光流场为基础,分别构建出堆叠光流图和脉线图。其次,将不同类型的输入特征图作为训练样本分别送入卷积神经网络进行训练。接着,将训练出的模型作为异常检测器来判断相应类型特征图的测试样本的正异常情况。最后,通过实验比较分析不同类型特征图的优劣,并且证明了该方法可以有效的检测异常事件。

    Abstract:

    Crowd scene analysis is a highly focused research area of the intelligent surveillance. Due to severe occlusions between individuals, different illumination and diverse crowd distributions, it’s a challenging task in crowded environments. In this paper, two kinds of input feature maps of convolutional neural network (CNN) are proposed to characterize crowd motion for abnormal event detection in crowd videos. First, stacked optical flow map and streaklines mapare constructed based on optical flow field. Next, different kinds of feature maps are fed into CNN to train models which are then treated as a classifier for anomaly detection. Finally, the experiments, conducted on publicly available datasets, evaluate the results of different feature maps and show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

黄荷,俞亚萍,张之江.基于神经网络的密集人群视频异常检测[J].电子测量技术,2017,40(11):103-107

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  • 在线发布日期: 2018-01-02
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