【摘 要】
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在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法.该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然
【机 构】
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中国民用航空飞行学院计算机学院,四川大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61071162）, 中国民航总局应用开发科技项目（MHRD20140212）, 四川省教育厅科研项目（16ZB0032）, 中国民用航空飞行学院面上基金资助项目（J2012-40）
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在密集人群场景下,针对现有异常检测算法在实时性和适用性方面的不足,提出了一种基于光流特征和卡尔曼滤波的实时检测方法.该方法首先提取图像的全局光流强度作为运动特征;然后对全局光流值进行卡尔曼滤波,并对残差进行分析;假设残差在正常状态下服从高斯分布,利用假设检验加以验证;运用最大似然（ML）估计得到残差的概率分布;在一定置信度下,确定正常状态的可信区间和异常状态的判定公式,并以此判断异常事件是否发生.实验结果表明,该方法对尺寸为320×240的视频,平均检测时间低至0.023 s/frame,且准确
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