聚类挖掘在监控视频中的应用

摘要

提出了一种针对监控视频数据的挖掘算法.算法根据输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,按运动量所属类型分割视频段,然后根据视频段的平均运动量采用K均值算法进行聚类分组.通过对大楼走廊的监控视频进行运动量挖掘,能对可能的异常事件给予告警,发现一天中各时段走廊的拥挤程度和模式.实验结果表明该挖掘算法对于室内走廊监控视频是有效的和鲁棒的,可以在一定程度上提高监控视频的智能应用.