[发明专利]一种基于空中监控平台的群体异常行为检测方法

摘要

本文提出一种基于空中监控平台的人群异常行为检测方法。首先通过估计图像的深度信息适当修正特征点的光流矢量，以减小透视现象导致的目标运动速度估算误差，然后对特征点的光流矢量聚类并结合背景运动一致性规律实现移动摄像头下的目标检测。采用双高斯混合模型检测异常行为，用最大期望算法求取模型参数。最后采用一种时间队列机制检验误判，并通过简化的凝聚层次聚类算法对异常特征点的空间坐标进行聚类，去除孤立的异常特征点并标记出异常群体。在多个场景下的实验验证了方法的有效性。

主权项

1.一种基于空中监控平台的群体异常行为检测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)提取图像的特征点，计算特征点的光流矢量，通过估计图像的深度信息来对特征点的光流矢量进行修正；(2)对特征点的光流矢量进行聚类，并根据背景运动一致性规律来选取背景特征点，从而完成移动摄像头下的运动目标检测；(3)利用训练视频集的前景特征点的光流矢量建立双高斯混合模型，在测试阶段使用双高斯混合模型进行异常行为检测；(4)根据异常行为必然有一段持续时间的规律，采用一种时间队列机制对(3)中的检测结果进行误判检验；(5)使用简化的凝聚层次聚类对所有异常特征点的空间坐标进行聚类，去除孤立的异常特征点并标记出异常人群。