• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of visual communication & image representation >Motion-based unusual event detection in human crowds
【24h】

Motion-based unusual event detection in human crowds

机译：人群中基于运动的异常事件检测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Analyzing human crowds is an important issue in video surveillance and is a challenging task due to their nature of non-rigid shapes. In this paper, optical flows are first estimated and then used for a clue to cluster human crowds into groups in unsupervised manner using our proposed method of adjacency-matrix based clustering (AMC). While the clusters of human crowds are obtained, their behaviors with attributes, orientation, position and crowd size, are characterized by a model of force field. Finally, we can predict the behaviors of human crowds based on the model and then detect if any anomalies of human crowd(s) present in the scene. Experimental results obtained by using extensive dataset show that our system is effective in detecting anomalous events for uncontrolled environment of surveillance videos.
机译：分析人群是视频监控中的重要问题，并且由于其非刚性形状的性质，因此是一项具有挑战性的任务。在本文中，首先使用我们提出的基于邻接矩阵的聚类方法（AMC），首先估计光流，然后将其用作线索，以无监督的方式将人群分为几类。当获得人群时，他们的行为具有属性，方向，位置和人群大小，通过力场模型来表征。最后，我们可以根据模型预测人群的行为，然后检测场景中是否存在人群异常。通过使用大量数据集获得的实验结果表明，我们的系统对于监控视频不受控制的环境可以有效地检测异常事件。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号