【摘 要】
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针对视频场景的人群运动状态分析问题提出了一种方法,包括人群密度分级和运动异常检测。该方法利用场景中不同区域的亮度信息作为BP网络的输入向量分类人群密度,降低了计算的
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61171184)
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针对视频场景的人群运动状态分析问题提出了一种方法,包括人群密度分级和运动异常检测。该方法利用场景中不同区域的亮度信息作为BP网络的输入向量分类人群密度,降低了计算的复杂性,排除不必要的干扰信息。在异常检测方面利用光流法获取人群的运动信息,包括运动速度和运动方向。实验结果表明,该方法的精度及实时性均高于传统方法,对确定视频场景中人群运动状态是有效的,可以为防止大规模安全事故提供参考。
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