针对现有公共场所人群监控方法准确性和实时性不足的问题,提出一种基于人群运动特征的异常行为识别方法。首先,采用Lucas-Kanade算法计算人群中稀疏特征点的光流场,并进行时空滤波处理;然后,提取特征点的运动方向、速度和加速度等运动信息;接着,将速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值映射到RGB图像通道,构建运动显著图;最后,设计并训练卷积神经网络模型对运动显著图进行分析,识别异常行为。
基于运动特征的人群异常行为识别方法
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