【摘 要】
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实时检测公共场所的群体异常行为对维护公共安全、保障人民群众的生命和财产安全具有重要意义。研究表明,当人群的动作行为按照一定规律变化时,人群是正常行为,反之则为异常行为。为此,文章挖掘视频中的人群运动变化规律,建立异常行为检测算法,对异常行为进行识别定位。该算法在UMN数据集和自建数据集上进行了性能评测,并与其他算法进行对比分析。实验结果证明了该算法在异常行为检测中的有效性。
【机 构】
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中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2020YFF0304102)。
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实时检测公共场所的群体异常行为对维护公共安全、保障人民群众的生命和财产安全具有重要意义。研究表明,当人群的动作行为按照一定规律变化时,人群是正常行为,反之则为异常行为。为此,文章挖掘视频中的人群运动变化规律,建立异常行为检测算法,对异常行为进行识别定位。该算法在UMN数据集和自建数据集上进行了性能评测,并与其他算法进行对比分析。实验结果证明了该算法在异常行为检测中的有效性。
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