[发明专利]一种基于聚类光流特征的异常行为检测方法、系统及装置

权利要求书

1.一种基于聚类光流特征的异常行为检测方法，其特征在于，包括：

对一个或多个目标检测框及所在区域进行光流检测；

提取至少连续两帧图像中所述检测框对应的特征点的光流运动信息，计算所述检测框所在区域的信息熵；

根据所述光流运动信息和所述信息熵建立聚类点；

计算所述聚类点的动能；

根据所述聚类点的动能和所述信息熵判断异常行为；所述异常行为至少包含打架行为或奔跑行为；

若所述聚类点的动能与所述信息熵的比值大于或等于1500，且所述聚类点的动能大于或等于3000，则判断所述异常行为是所述奔跑行为；

若所述聚类点的动能与所述信息熵的比值在[200，650]范围内，且所述信息熵大于或等于3，则判断所述异常行为是所述打架行为。

2.根据权利要求1所述的基于聚类光流特征的异常行为检测方法，其特征在于，所述提取至少连续两帧图像中所述检测框对应的特征点的光流运动信息，计算所述检测框所在区域的信息熵的步骤之前还包括：

提取至少连续两帧图像的特征点。

3.根据权利要求1所述的基于聚类光流特征的异常行为检测方法，其特征在于，所述提取至少连续两帧图像中所述检测框对应的光流运动信息，计算所述检测框所在区域的信息熵的步骤进一步包括：

采用预设算法计算连续两帧图像中目标匹配的特征点，去除连续两帧图像中不匹配的特征点。

4.根据权利要求1所述的基于聚类光流特征的异常行为检测方法，其特征在于，所述根据所述光流运动信息和所述信息熵建立聚类点的步骤之前包括：

在所述图像中画出所述特征点的光流运动方向。

5.根据权利要求1所述的基于聚类光流特征的异常行为检测方法，其特征在于，所述根据所述光流运动信息和所述信息熵建立聚类点的步骤之后的还包括：

根据所述聚类点的位置和所述光流运动信息建立时空容器；

计算各个所述聚类点所对应的所述检测框的光流直方图的平均信息熵与平均动能。

6.根据权利要求1所述的基于聚类光流特征的异常行为检测方法，其特征在于，所述异常行为包括打架、奔跑、骚乱或者交通异常中的一种。

7.一种具有存储功能的装置，其特征在于，存储有程序数据，所述程序数据被执行时实现如权利要求1～6任一项所述的方法。

8.一种异常行为检测系统，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器耦合所述存储器，所述处理器在工作时执行指令以实现如权利要求1～6任一项所述的方法，并将所述执行指令产生的处理结果保存在所述存储器中。