基于神经网络的密集人群视频异常检测

来源：电子测量技术杂志2017年第11期北京时间：

作者：黄荷

单位：上海大学通信与信息工程学院 上海 200072

摘要：人群场景分析是当今智能监控技术研究领域关注的一个热点，尤其在拥挤的环境中，行人间严重的遮挡、光照分布不均以及人群分布的多样性，使其具有很大的挑战性。本文针对视频的特点，提出了两种描述人群运动信息的、适用于卷积神经网络的输入特征图，用于检测密集人群场景中的异常事件。首先，以提取的光流场为基础，分别构建出堆叠光流图和脉线图。其次，将不同类型的输入特征图作为训练样本分别送入卷积神经网络进行训练。接着，将训练出的模型作为异常检测器来判断相应类型特征图的测试样本的正异常情况。最后，通过实验比较分析不同类型特征图的优劣，并且证明了该方法可以有效的检测异常事件。

关键词：异常事件检测; 密集场景; 堆叠光流; 脉线