一種基于速度強(qiáng)度熵與紋理特征的人群異常檢測(cè)算法

一種基于速度強(qiáng)度熵與紋理特征的人群異常檢測(cè)算法標(biāo)題：一種基于速度強(qiáng)度熵與紋理特征的人群異常檢測(cè)算法摘要：隨著人群密集場(chǎng)景的增多，人群異常檢測(cè)越來越受到關(guān)注。本文提出了一種基于速度強(qiáng)度熵與紋理特征的人群異常檢測(cè)算法。該算法通過綜合考慮人群的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和外觀特征，能夠有效地檢測(cè)人群中的異常行為。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，可以在人群密集場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的異常檢測(cè)。關(guān)鍵詞：人群異常檢測(cè)；速度強(qiáng)度熵；紋理特征；準(zhǔn)確性；魯棒性1.引言人群異常檢測(cè)在安防、交通監(jiān)控等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的人群異常檢測(cè)方法主要基于運(yùn)動(dòng)軌跡和外觀特征。然而，單一的特征無(wú)法全面表示人群的行為，因此需要綜合考慮多個(gè)特征來提取更為準(zhǔn)確的異常信息。本文提出了一種基于速度強(qiáng)度熵與紋理特征的人群異常檢測(cè)算法，通過綜合考慮人群的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和外觀特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)人群異常行為的準(zhǔn)確檢測(cè)。2.相關(guān)工作2.1人群異常檢測(cè)方法概述傳統(tǒng)的人群異常檢測(cè)方法可以分為基于外觀特征和基于運(yùn)動(dòng)特征兩類?；谕庥^特征的方法主要通過分析人群的外觀紋理、顏色等特征來進(jìn)行異常檢測(cè)?；谶\(yùn)動(dòng)特征的方法則主要關(guān)注人群的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、軌跡等特征，通過分析運(yùn)動(dòng)的方向、速度等信息來判斷異常行為。2.2速度強(qiáng)度熵與紋理特征速度強(qiáng)度熵是一種衡量物體運(yùn)動(dòng)復(fù)雜度的指標(biāo)，能夠反映人群運(yùn)動(dòng)的緊密程度。紋理特征則可以有效地描述人群的外觀特征。本文將速度強(qiáng)度熵和紋理特征結(jié)合在一起，利用它們的互補(bǔ)性來提取人群的綜合特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的異常檢測(cè)。3.算法原理3.1速度強(qiáng)度熵的計(jì)算首先，通過計(jì)算人群中每個(gè)人的運(yùn)動(dòng)速度，得到速度強(qiáng)度矩陣。然后，根據(jù)速度強(qiáng)度矩陣計(jì)算速度強(qiáng)度熵，用于衡量人群運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜度。3.2紋理特征的提取利用圖像處理方法，提取人群圖像的紋理特征。常用的紋理特征包括灰度共生矩陣、局部二值模式等。通過計(jì)算這些特征，可以有效地描述人群的外觀特征。3.3綜合特征的提取將速度強(qiáng)度熵和紋理特征相結(jié)合，得到綜合特征。具體來說，將速度強(qiáng)度熵作為運(yùn)動(dòng)特征，紋理特征作為外觀特征，利用特征融合方法將它們進(jìn)行融合，得到綜合特征。4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析本文在公開數(shù)據(jù)集上對(duì)提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在人群異常檢測(cè)任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。與傳統(tǒng)方法相比，提出的算法能夠更好地檢測(cè)人群中的異常行為。5.結(jié)論本文提出了一種基于速度強(qiáng)度熵與紋理特征的人群異常檢測(cè)算法。該算法通過綜合考慮了人群的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和外觀特征，可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人群異常檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，具備在實(shí)際應(yīng)用中的潛力。未來的研究可以進(jìn)一步探索其他特征的融合方法，并優(yōu)化算法性能，提高異常檢測(cè)的準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性。參考文獻(xiàn)：[1]TaoR,XuF,ChengS,etal.AnAnomalyDetectionMethodBasedonMultifeatureIntegrationforCrowdVideo[J].MultimediaToolsandApplications,2017,76(4):5329-5352.[2]ZhangT,GaoY.Movingobjectdetectionbasedontexturefeature[J].JournalofVisualization,2015,18(2):207-216.[3]ZhengS,ZhengN,XiangT,etal.Trafficanomalydetectionbased