一种社区监控场景下人群聚集异常行为检测方法

摘要

本发明涉及光流检测、深度学习技术领域，具体公开了一种社区监控场景下人群聚集异常行为检测方法，包括以下步骤：获取社区监控场景下人群视频流；下载激光KITTI数据集对设计的目标光流运动检测网络模型FMD‑CNN进行训练，直至得到最优参数；对视频流进行解码操作，得到相邻帧的两张图像，输入训练好的FMD‑CNN网络模型中，得到图像的光流表示；分析步骤3中得到的光流图像得到目标运动信息，进一步获取人群聚集行为；采用GPU调度策略进行GPU调度。本发明实现了直接对运动目标进行分析，去除了其他算法分析图像的复杂步骤，在实现检测人群聚集异常行为的基础上使用GPU调度策略提高了模型的检测效率，满足分析人群聚集行为的要求。