[發(fā)明專利]一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法

有效

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• 申請日: 2012-11-21
• 公開（公告）號: CN103020591A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張旭光;劉春霞
• 申請（專利權(quán)）人: 燕山大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 石家莊一誠知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)所 13116
• 代理人: 李合印

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種視頻分析與圖像理解領(lǐng)域的人群異常行為檢測方法，具體地說，是涉及一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法。

背景技術(shù)

人群異常行為檢測是視頻監(jiān)控與圖像分析領(lǐng)域的前沿課題和研究難點，在公共場所監(jiān)控（如機場、地鐵站、校園等）、安全管理等領(lǐng)域有著迫切需求，如犯罪行為報警、多路視頻篩選、長視頻中的事件檢索等等。

人群行為分析的方法取決于人群的規(guī)模和運行模式：對于規(guī)模較大且具有共同運動模式的人群，往往將其看作一個整體，從群體的全局外部表現(xiàn)入手分析其宏觀特性；對于極小規(guī)模人數(shù)的場景，適合從微觀角度入手，利用目標(biāo)的運動軌跡或姿態(tài)去識別人群行為。以上方法的局限在于：宏觀分析的方法忽視了個體的位置、運動方向等特征，無法應(yīng)用在行人運動無共同物理規(guī)律的場合；微觀分析的方法無法應(yīng)用在人數(shù)較多且相互間存在遮擋的人群，此時識別個體的姿態(tài)并不可行。

現(xiàn)實生活中的常見人群通常具有中等規(guī)模且運動模式松散，行人的運動方向和速度較為自由，因此無法利用宏觀的方法進(jìn)行識別，同時，行人間相互遮擋較為嚴(yán)重，難以識別個體姿態(tài)。因此，檢測和分析常規(guī)中等規(guī)模人群，應(yīng)綜合考慮人群的宏觀和微觀特性，結(jié)合宏觀與微觀的方法，從個體的運動軌跡出發(fā)，并依此在宏觀層面進(jìn)一步表達(dá)、分析人群，進(jìn)而檢測異常事件。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是通過視頻圖像分析技術(shù)解決運動模式較為松散的中等規(guī)模人群的異常行為分析問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于因果網(wǎng)絡(luò)分析的中等規(guī)模人群異常行為檢測方法，其步驟包括如下內(nèi)容：

步驟一依據(jù)社會力模型來表達(dá)人群目標(biāo)間的作用力和構(gòu)建其因果認(rèn)知模型；

針對視頻中一運動行人目標(biāo)i，依據(jù)該目標(biāo)的位置、速度參數(shù)，利用社會力模型計算目標(biāo)i的受力狀態(tài)，所述的社會力模型主要考慮影響目標(biāo)的三個因素：目標(biāo)i自身的主觀意圖即個人期望力，其他行人對目標(biāo)i的作用，即社會關(guān)系影響力，以及環(huán)境對目標(biāo)i的影響，即環(huán)境影響力，目標(biāo)i最后的運行狀態(tài)由這三個力決定，計算公式如下：

F_i=F_i^pers+F_i^soc+F_i^phys???????????(1)

其中，F(xiàn)_i^pers為目標(biāo)的個人期望力，F(xiàn)_i^soc為社會關(guān)系影響力，F(xiàn)_i^phys為環(huán)境影響力。

利用目標(biāo)所受合力與個人期望力的關(guān)系，構(gòu)建衡量目標(biāo)間相互影響的因果認(rèn)知模型，所述的因果認(rèn)知模型是將目標(biāo)間的相互影響表達(dá)成導(dǎo)致、能夠和阻止三種概念。例如：目標(biāo)i為避免與目標(biāo)j發(fā)生碰撞而避讓，則目標(biāo)j對目標(biāo)i的運動起到阻止的作用。在微觀個體特征（位置、速度）的基礎(chǔ)上，獲得了體現(xiàn)個體間相互關(guān)系的進(jìn)一步描述；

步驟二定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)程度，根據(jù)目標(biāo)受力的大小與方向，依據(jù)因果認(rèn)知概念表達(dá)人群目標(biāo)間的相互影響，構(gòu)建描述人群行為的因果認(rèn)知復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；

所述構(gòu)建描述人群行為因果認(rèn)知的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的步驟包括如下內(nèi)容：

a)定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度；

利用目標(biāo)的位置參數(shù)，對個體目標(biāo)的位置參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理后，依據(jù)Granger因果檢驗方法來定量評估目標(biāo)間的因果關(guān)聯(lián)度，所依據(jù)的基本計算公式如下：