[发明专利]一种基于能级分布变化的人群异常检测方法有效
| 申请号： | 201710125202.2 | 申请日： | 2017-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN106874885B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 张旭光;张倩 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 秦皇岛一诚知识产权事务所(普通合伙) 13116 | 代理人： | 续京沙 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于能级分布变化的人群异常检测方法，获取视频图像，将图像中每个像素点看成一个运动粒子，并根据粒子的速度以及质量信息，建立粒子的动能模型。根据动能模型求取视频中每个运动粒子的动能，并对动能进行量化分级得到粒子的能级分布，求得粒子能级共生矩阵。以共生矩阵的一致性、熵、对比度三个描绘子对图像中粒子的能级分布进行描述。通过分析三个参数的变化来分析人群行为，检测人群异常行为以及确定异常发生的时间，并进行报警提醒。本发明具有设计合理、应用广泛、计算快速准确等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 能级 分布 变化 人群 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于能级分布变化的人群异常检测方法，其特征在于：所述方法步骤如下：步骤1，获取视频图像，将图像中每个像素点看成一个运动粒子，并求取每个粒子的速度以及质量，建立粒子的动能模型；步骤2，根据动能模型求取视频中每个运动粒子的动能，并对运动粒子动能进行量化分级得到粒子的能级分布，求取粒子能级共生矩阵；步骤3，以共生矩阵的一致性、熵、对比度三个描绘子描述图像中粒子的能级分布；通过分析一致性、熵、对比度的变化来分析人群行为，检测人群异常行为以及确定异常发生的时间，并进行报警提醒。
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