基于梯度的拥挤场景异常检测算法
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基于梯度的拥挤场景异常检测算法
张绿云;唐凤仙
【期刊名称】《大众科技》
【年(卷),期】2015(000)003
【摘要】针对在极度拥挤场景下，由于场景中包含了过多的人和物，同时由于人力的限制，无法快速找出异常行为的问题，提出了一种基于梯度的拥挤场景异常检测算法，该方法通过将视频进行分割，然后提取梯度信息，计算高斯模型参数，再应用SOM（自组织映射）进行分类从而找出异常行为。
%In extremely crowded scenes, there are too many people and objects, and because of the constraint of manual labor. It’s difficult to find the abnormal behavior. Anomaly detection in extremely crowded scenes basing on gradient is proposed in this paper. Firstly the video is divided, then the gradient information is extracted and the parameters of the Gaussian model are calculated. Lastly the abnormal behaviors are found out by using SOM to classify.
【总页数】3页(P40-41,102)
【作者】张绿云;唐凤仙
【作者单位】河池学院，广西宜州 546300;河池学院，广西宜州 546300
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于运动矢量的异常拥挤行为检测算法 [J], 邹铮;闫玮;谢剑斌;刘通;李沛秦
2.基于光流计算的异常拥挤行为检测算法 [J], 邹铮;闫玮;谢剑斌;刘通;李沛秦
3.拥挤场景下基于密集轨迹对准及其运动影响描述符的异常活动检测 [J], 杨兴明;胡军
4.基于运动矢量的异常拥挤行为检测算法 [J], 邹铮;闫玮;谢剑斌;刘通;李沛秦
5.网络运维场景中异常检测算法选择框架 [J], 吴金坛;祖立军;袁航
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