Att automatiskt upptäcka händelser i trånga scener är en utmanande uppgift i Computer Vision. Ett antal off-line metoder har föreslagits för att lösa problemet med crowd beteende upptäckt, men off-line antagande begränsar deras tillämpning i verkliga videoövervakningssystem. I detta dokument föreslår vi en online- och realtidsmetod för att upptäcka händelser i trånga videosekvenser. Det föreslagna tillvägagångssättet bygger på kombinationen av visuell funktionsextraktion och bildsegmentering och det fungerar utan behov av en utbildningsfas. En kvantitativ experimentell utvärdering har gjorts av flera allmänt tillgängliga videosekvenser, som innehåller data från olika crowd scenarion och olika typer av händelser, för att visa hur effektivt tillvägagångssättet är.
Jämfört med tidigare studier föreslår REF en realtidsmetod baserad på segmentering och utan behov av en utbildningsfas.
Online real-time crowd behavior detection in video sequences
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}