基于灰度共生矩阵和光流法的人群异动事件检测

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2014.03.027

计算机与现代化

基于灰度共生矩阵和光流法的人群异动事件检测

厦门大学信息科学与技术学院，福建厦门361005

收稿日期:2014-01-17 出版日期:2014-03-24 发布日期:2014-03-31
作者简介:林沁(1988-),女,福建漳州人,厦门大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向：计算机视觉，视频监控，模式识别；章历(1988-),男,硕士研究生,研究方向：计算机视觉，视频监控，人脸检测。

Crowed Abnormal Detection Based on GLCM and Optical Flow

School of Information Science and Technology, Xiamen University, Xiamen 361005, China

Received:2014-01-17 Online:2014-03-24 Published:2014-03-31

摘要/Abstract

摘要： 在视频监控系统中，针对人群打架暴乱等异常行为检测的问题，提出一种基于图像的纹理特征和光流特征的人群异动事件检测算法，利用灰度共生矩阵进行纹理特征的提取来计算人群密度，然后利用光流法表征运动方向信息，用熵表示运动的混乱程度。实验结果表明，本文提出的算法能较好地解决人群异常事件检测的问题。

关键词: 视频监控, 算法, 计算机视觉

Abstract: Aiming at the problem of detecting the crowed abnormal event in the video surveillance system, this paper proposes an algorithm based on texture features and optional flow features, uses GLCM to compute the crowed density, then uses optical flow method to compute crowed motion vector. Experimental results show that the new algorithm can improve the performance of abnormally detection in crowed scences.

Key words: video surveillance, algorithm, computer vision

中图分类号:

TP391.41

林沁，章历. 基于灰度共生矩阵和光流法的人群异动事件检测[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.03.027.

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Crowed Abnormal Detection Based on GLCM and Optical Flow

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