[发明专利]一种人群异常运动监控方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种人群异常运动监控方法，其特征是，包括：

获取监控视频，将监控视频中的每一帧图像进行灰度化处理得到灰度图像，将灰度图像进行滤波处理得到去除背景的灰度图像；

基于监控视频中所有的去除背景后的灰度图像，提取监控视频的时空纹理切片；

构建信息熵评估模型，为每一个时空纹理切片计算信息熵值；筛选出信息熵最大值所对应的时空纹理切片；

基于信息熵最大值所对应的时空纹理切片，构建灰度共生矩阵；

基于灰度共生矩阵，获取灰度共生矩阵指标；

基于灰度共生矩阵指标，对人群运动情况进行监控，对人群异常运动情况进行预警。

2.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述将灰度图像进行滤波处理得到去除背景的灰度图像，是利用Gabor小波滤波去除背景。

3.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于监控视频中所有的去除背景后的灰度图像，提取监控视频的时空纹理切片；具体包括：

(1)从监控视频中获取连续帧；

(2)将获取的连续帧按照时间顺序从下到上进行叠加，得到时空块；

(3)沿时间轴对时空块进行切片处理，切成若干个时空纹理切片。

4.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于信息熵最大值所对应的时空纹理切片，构建灰度共生矩阵；具体步骤包括：

(1)将时空纹理切片从RGB图像转换为灰度图像；

(2)计算灰度图像的灰度共生矩阵，标记为G，计算灰度共生矩阵的转置矩阵；

(3)对灰度共生矩阵的转置矩阵进行归一化处理，计算概率矩阵。

5.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于灰度共生矩阵，获取灰度共生矩阵指标；具体步骤包括：获取灰度共生矩阵的ASM值、对比度、熵值和灰度共生矩阵的方差。

6.如权利要求1所述的方法，其特征是，基于灰度共生矩阵指标，对人群运动情况进行监控，具体步骤包括：

如果对比度、熵值和方差均小于设定阈值，且ASM值大于设定阈值；则表示当前人群处于正常状态；否则，处于异常状态。

7.如权利要求1所述的方法，其特征是，作为一个或多个实施例，所述方法还包括近人群异常运动类型进行判断步骤：

将已知人群运动标签的时空纹理切片输入到KNN分类器中，对KNN分类器进行训练，得到训练好的KNN分类器；所述人群运动标签包括以下标签中的一种或多种：空的、正常的、拥挤的或恐慌的；

然后利用训练好的KNN分类器对未知的时空纹理切片进行分类，得到人群异常运动的标签。

8.一种人群异常运动监控系统，其特征是，包括：

预处理模块，用于获取监控视频，将监控视频中的每一帧图像进行灰度化处理得到灰度图像，将灰度图像进行滤波处理得到去除背景的灰度图像；

时空纹理切片提取模块，用于基于监控视频中所有的去除背景后的灰度图像，提取监控视频的时空纹理切片；

时空纹理模块筛选模块，用于构建信息熵评估模型，为每一个时空纹理切片计算信息熵值；筛选出信息熵最大值所对应的时空纹理切片；

灰度共生矩阵构建模块，用于基于信息熵最大值所对应的时空纹理切片，构建灰度共生矩阵；

指标获取模块，用于基于灰度共生矩阵，获取灰度共生矩阵指标；

监控预警模块，用于基于灰度共生矩阵指标，对人群运动情况进行监控，对人群异常运动情况进行预警。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成如权利要求1-7任一方法所述的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成如权利要求1-7任一方法所述的步骤。