视频异常行为识别与分级预警系统

摘要：

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统.①提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;②在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;③通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义.分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证.实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化.

关键词：分级预警系统、双层分类器学习、最近邻、SVM、迟滞比较

所属期刊栏目：15

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金委员会和中国工程物理研究院联合基金11176018

在线出版日期：2015-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：76-81