| 朱海龙,吴锐,刘鹏,唐降龙.无前景分割的人群局部状态动力学分析[J].高技术通讯(中文),2012,22(7):706~712 |
| 无前景分割的人群局部状态动力学分析 |
| Dynamics analysis for local crowd state without foreground segmentation |
| 修订日期：2011-06-08 |
| DOI： |
| 中文关键词: 视频分析， 混合动态纹理， 群体动力学， 异常检测 |
| 英文关键词: video analysis, mixture of dynamic texture, dynamics of crowd, abnormity detection |
| 基金项目:国家自然科学基金（60706032，61171184）和黑龙江省自然科学基金（F20102）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 朱海龙 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 | | 吴锐 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 | | 刘鹏 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 | | 唐降龙 | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 |
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| 中文摘要: |
| 针对静态背景建模方法对于动态场景来说适应性较差，不能将视频中的人群状态进行准确界定的问题，提出了一种无需前景分割的群体局部状态动力学分析方法。该方法把有限时间窗口内的视频局部区域视为线性动态系统(LDS)，使用混合动态纹理方法进行群体分类、估计群体密度；采用主路径跟踪法估计群体的主流速度取向和幅值；构建偏微分方程对该动态系统进行建模，描述局部区域内群体密度场、速度场和流量场之间的变化关系，实现对视频中群体状态及其变化趋势进行定量描述。实验结果表明，该方法能够可靠地实现对动态场景群体状态较准确的定量分析，状态分析结果可用于重点监控区域的异常检测，实现差别化监控。 |
| 英文摘要: |
| Considering that a static background model can not be used to precisely confirm the crowd state in a complex scene of surveillance video due to its poor adaptability, a scheme for dynamics analysis of local crowd state without foreground segmentation is proposed. The scheme handles local blocks in consecutive frames in the space time domain as a linear dynamic system (LDS), and employs the mixture dynamic texture algorithm to classify them to estimate the crowd density; uses a main path tracking method to evaluate the crowd velocity; models the LDS by partial differential equations to describe the variation relation between the density field, velocity field and flow quantity field. The experimental results show that the proposed scheme can be used to perform quantitative analysis on the crowd state, as well as on the changing trend. The result of state analysis can be used to detect the anomaly events in a crowd exactly. |
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