[发明专利]一种监控视频中人群异常行为检测方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种监控视频中人群异常行为检测方法，包括：

利用一个场景级运动特征通道从原始视频图像序列中提取行人的运动轨迹，得到第一连续运动图，利用另一个场景级运动特征通道从原始视频的前景图像序列中提取行人的运动轨迹，得到第二连续运动图；

利用SDAE从所述第一连续运动图和所述第二连续运动图中学习场景级运动特征表示，得到场景级运动特征的高级特征；

采用DBN-PSVM组件识别所述SDAE的输出结果中的异常事件，并对所述异常事件进行评分；

根据两个场景级运动特征通道的异常事件的评分给出人群异常行为检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的采用DBN-PSVM组件识别所述SDAE的输出结果中的异常事件，并对所述异常事件进行评分包括：

利用所述SDAE输出的高级特征，用所述PSVM对所述DBN进行训练，给出异常事件及所述异常事件的评分。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述的根据两个场景级运动特征通道的异常事件的评分给出人群异常行为检测结果包括：

采用延迟融合方案将所述两个场景级运动特征通道的异常事件的评分进行合并；

根据合并结果对所述异常事件进行评分。

4.一种监控视频中人群异常行为检测装置，包括：

特征提取模块，其配置成利用一个场景级运动特征通道从原始视频图像序列中提取行人的运动轨迹，得到第一连续运动图，利用另一个场景级运动特征通道从原始视频的前景图像序列中提取行人的运动轨迹，得到第二连续运动图；

学习模块，其配置成利用SDAE从所述第一连续运动图和所述第二连续运动图中学习场景级运动特征表示，得到场景级运动特征的高级特征征；

识别模块，其配置成采用DBN-PSVM组件识别所述SDAE的输出结果中的异常事件，并对所述异常事件进行评分；和

检测模块，其配置成根据两个场景级运动特征通道的异常事件的评分给出人群异常行为检测结果。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述的采用DBN-PSVM组件识别所述SDAE的输出结果中的异常事件，并对所述异常事件进行评分的具体方法为：

利用所述SDAE输出的高级特征，用所述PSVM对所述DBN进行训练，给出异常事件及所述异常事件的评分。

6.根据权利4或5所述的装置，其特征在于，所述的检测模块包括：

合并子模块，其配置成采用延迟融合方案将所述两个场景级运动特征通道的异常事件的评分进行合并；和

评分子模块，其配置成根据合并结果对所述异常事件进行评分。

7.一种计算设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。