基于稠密光流直方图的群体异常检测方法

摘要

本发明提供了一种基于稠密光流直方图的群体异常检测方法，包括步骤1：计算视频帧图像的稠密光流场；步骤2：根据稠密光流场的大小进行分块处理并获取每个图像区块内各个像素点的光流矢量；步骤3：计算得到帧图像对应的光流方向直方图特征；步骤4：选择SVM分类器的训练样本，训练SVM分类器；步骤5：利用训练完成的SVM分类器对待测样本进行分类，判断帧图像中的人群是否出现异常；步骤6：利用人群行为状态持续时间作为帧图像中的人群是否出现异常的一个判断依据，以此对SVM分类器的分类结果进行优化矫正。本发明较好地对光流矢量场进行分析处理，更为客观准确地反映出人群运动情况，并对SVM分类器的分类结果进行优化，降低了分类器判断的错误率。