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一种基于光流法的逆行异常事件检测方法
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:电视技术
  • 时间:0
  • 页码:102-105
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所,上海200240, [2]上海市数字媒体处理与传输重点实验室,上海200240
  • 相关基金:国家973计划项目(2010CB731401);教育部博士点基金项目(200802481006);国家自然科学基金项目(60902073)
  • 相关项目:超复数小波变换理论及其在图像处理与分析中的应用研究
中文摘要:

机场大厅、公路等公共场合,经常需要行人或车辆单向运动,以保障开放环境的安全性及秩序性。对监控视频中的逆行异常事件进行检测,便于管理人员及时对可疑事件做出处理。提出了一种逆行异常事件的检测算法,它基于图像中特征点的光流场以及空间分布特性对特征点进行聚类,然后通过计算符合逆行条件的特征点数量实现对逆行异常事件的检测。理论分析和实验结果均表明,该方法既能显著降低运算的复杂度,又能明显提高检测的准确率,适用于实时性要求较高的智能视频监控系统。

英文摘要:

In many public places, such as airport lobby and high way, pedestrians and vehicles are required to run in one way traffic lane in order to guarantee the order and public security in open environments. It will be very convenient and effective for administers to handle urgent suspicious events if the surveillance system can automatically detect abnormal video events. A novel method for detecting opposing flow abnormal event is proposed, where optical flow and spatial distribution are utilized to cluster feature points in the frame, the number of feature points belonging to opposing flow is calculated to finally determine if there is an abnormal event. The theoretical analysis and experimental results show that the proposed method can dramatically reduce the complexity, and as well improve detection accuracy. It is quite essential for a real-time intelligent surveillance system.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
  • 邮编:100015
  • 邮箱:tvea@263.net.cn; dsss@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-59570246
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12712