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      電子發燒友網>電子資料下載>傳感與控制>基于密集人群的異常實時檢測

      基于密集人群的異常實時檢測

      2017-12-18 | rar | 0.72 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　在密集人群場景下，針對現有異常檢測算法在實時性和適用性方面的不足，提出了一種基于光流特征和卡爾曼濾波的實時檢測方法。該方法首先提取圖像的全局光流強度作為運動特征；然后對全局光流值進行卡爾曼濾波，并對殘差進行分析；假設殘差在正常狀態下服從高斯分布，利用假設檢驗加以驗證；運用最大似然（ML）估計得到殘差的概率分布；在一定置信度下，確定正常狀態的可信區間和異常狀態的判定公式，并以此判斷異常事件是否發生。實驗結果表明，該方法對尺寸為320×240的視頻，平均檢測時間低至0.023 s/frame，且準確率可達95%以上。因而，該方法在保證較高檢測率的同時，還具有良好的實時性。

      異常檢測
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