视频场景人群运动异常状态检测

摘要

针对视频场景的人群运动状态分析问题提出了一种方法,包括人群密度分级和运动异常检测。该方法利用场景中不同区域的亮度信息作为BP网络的输入向量分类人群密度,降低了计算的复杂性,排除不必要的干扰信息。在异常检测方面利用光流法获取人群的运动信息,包括运动速度和运动方向。实验结果表明,该方法的精度及实时性均高于传统方法,对确定视频场景中人群运动状态是有效的,可以为防止大规模安全事故提供参考。