【摘要】 本发明提供了一种基于视频监控中的团体人群异常行为检测方法，包括步骤如下：视频目标检测：通过相继帧中的边缘信息差异检测得到视频对象，和通过前景帧与背景帧的帧差得到运动变化的视频对象，结合两种视频对象检测结果得到相对精确的运动目标；视频目标跟踪：通过基于视频粒子的长周期的运动估计方法，对目标进行跟踪得到相应的运动轨迹；团体人群检测：通过团体人群在视频中的运动特性，对轨迹间距离，行进速度信息进行谱聚类分析；人群异常行为识别：使用MGHMM模型对人群轨迹建立模型，通过正常轨迹的突然变化来进行堵塞和跌倒的识别。本发明集成了人群目标检测、人群目标跟踪、模式识别、机器学习方面的技术。 【专利类型】发明授权 【申请人】中国计量学院 【申请人类型】学校 【申请人地址】315470 浙江省余姚市泗门镇光明路126号 【申请人地区】中国 【申请人城市】宁波市 【申请人区县】余姚市 【申请号】CN201210223375.5 【申请日】2012-07-02 【申请年份】2012 【公开公告号】CN102799863B 【公开公告日】2014-12-17 【公开公告年份】2014 【授权公告号】CN102799863B 【授权公告日】2014-12-17 【授权公告年份】2014.0 【IPC分类号】G06K9/00; G06K9/62 【发明人】章东平; 陈非予; 彭怀亮 【主权项内容】1.一种基于视频监控中的团体人群异常行为检测方法，包括步骤如下： (1)视频目标检测：通过相继帧中的边缘信息差异检测得到视频对象，和通过前景帧与背景帧的帧差得到运动变化的视频对象，结合两种视频对象检测结果得到相对精确的运动目标； (2)视频目标跟踪：通过基于视频粒子的长周期的运动估计方法，对目标进行跟踪得到相应的运动轨迹； (3)团体人群检测：通过团体人群在视频中的运动特性，对轨迹间距离，行进速度信息进行谱聚类分析； (4)人群异常行为识别：使用MGHMM模型对人群轨迹建立模型，通过正常轨迹的突然变化来进行堵塞和跌倒的识别； 所述MGHMM模型的参数是???????????????????????????????????????????????? ， 是状态 的初始概率， 是状态转移概率，其中 ， 是混合系数， 是均值向量， 是高斯模型 在状态 的协方差矩阵。 【当前权利人】安吉安融智能科技有限公司 【统一社会信用代码】123300004700090698 【被引证次数】3 【被他引次数】3.0 【家族引证次数】2.0 【家族被引证次数】64

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