[发明专利]一种人群异常行为分析方法

摘要

本发明有关一种人群异常行为分析方法，该方法包括：步骤一、采集监控场景图像，并以特征点形式对监控场景图像内群体目标进行跟踪；步骤二、通过计算特征点的位置变化来获取群体目标的运动信息；步骤三、根据时间信息以及所述群体目标的运动信息建立当前场景运动信息的三维统计直方图；步骤四、重复步骤一至三，对多个三维统计直方图进行层次类聚，获取具有代表性的三维统计直方图，构成人群行为模式码本；步骤五、对当前场景运动信息的三维统计直方图与预设的人群行为模式码本进行相似性度量，判断当前场景人群行为是否正常。将具有代表性的行为模式从大量统计运动特征中挖掘出来，构成人群行为模式码本，降低了对人群异常行为的检测的不确定性。

主权项

1.一种人群异常行为分析方法，其特征在于，包括：步骤一、采集监控场景图像，并以特征点形式对监控场景图像内群体目标进行跟踪；步骤二、通过计算特征点的位置变化来获取群体目标的运动信息；步骤三、根据时间信息以及所述群体目标的运动信息建立当前场景运动信息的三维统计直方图；步骤四、重复步骤一至三，对多个所述三维统计直方图进行层次类聚，获取具有代表性的三维统计直方图，构成人群行为模式码本；步骤五、对当前场景运动信息的三维统计直方图与预设的人群行为模式码本进行相似性度量，判断当前场景人群行为是否正常；其中，所述步骤三，包括：计算在t时刻，整个场景特征点群速度幅值均值和方差其中，N为特征点的个数；获取所述特征点群速度幅值均值的分布区间[V_min,V_max]：获取所述特征点群速度幅值均值分布区间的划分间隔：其中K为直方图的维数；按照所述特征点群速度幅值均值分布区间对第i个特征点个体瞬时速度幅值进行投票，则有：计算所述特征点群相位均值和方差获取所述特征点群相位均值的分布区间[θ_min,θ_max]：获取所述特征点群相位均值分布区间的划分间隔：其中K为直方图的维数；按照特征点群相位均值分布区间对所述第i个特征点相位进行投票，则有：统计落入每个特征点群速度幅值均值分布区间和特征点群相位均值区间的特征点个数，并记录，生成包括个体瞬时速度幅值和相位的统计直方图；在M个时刻内，按照时间顺序延展所述包括瞬时速度和相位的统计直方图，构建关于时间、个体瞬时速度幅值和相位的三维统计直方图H(k)，k＝1,...,K，H(k)的初始值均为0。