【摘 要】
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随着计算机技术和视频信息处理技术的发展，全程数字化的智能视频监控系统优势愈发明显，其高度的智能性、灵活性已经越来越引起人们的关注。人群异常状态分析是智能视频监控最前
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随着计算机技术和视频信息处理技术的发展，全程数字化的智能视频监控系统优势愈发明显，其高度的智能性、灵活性已经越来越引起人们的关注。人群异常状态分析是智能视频监控最前沿的研究领域，有着广泛的应用前景。 本文针对视频监控中的人群人数统计和人群运动异常检测两种典型应用，分别作了研究并提出了各自的解决方法。 人群人数统计是人群异常状态分析的重要内容之一，目的就是要从人群场景当中实时统计出当前的在景人数。本文首先通过主成分分析对人群特征（包括:灰度共生矩阵特征集、前景面积、前景周长和面积周长比）进行降维处理，提取能表达原始数据的有效特征数据;然后针对降维后的特征集与对应的人群人数建立多元线性回归模型;最后利用高斯过程回归算法对线性回归模型进行修正。在得到人群特征统计模型之后，就可以利用这个模型对人群监控场景中的人数进行统计。 人群运动异常检测也是本文研究的重要内容，目的就是要分析监控场景中人群的运动情况，在人群出现异常运动时及时报警。本文使用光流法提取人群的动态特征，进而建立人群运动能量曲线，通过对人群运动能量曲线的分析，就可以实时监控人群的运动状态。 在理论分析的基础上，本文在VC++6.0平台下开发了人群异常状态检测系统。通过在不同视频序列上的实验证明，在实际的监控场景中，本文方法用于人群人数统计和人群运动异常检测的有效性。
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