Effektiv analys av mänskligt beteende i videoövervakningsscener är ett mycket utmanande problem. De flesta traditionella metoder misslyckas när de tillämpas i verkliga förhållanden och sammanhang som mängder av personer, utseende tvetydighet, och ocklusion. I detta arbete föreslår vi att man tar itu med detta problem genom att modellera den globala rörelseinformationen från optiska flödesvektorer. De erhållna riktnings- och magnitudmodellerna lär sig de dominerande rörelseorienteringarna och magnituderna på varje rumslig plats på scenen och används för att upptäcka de större rörelsemönstren. Den tillämpade regionbaserade segmenteringsalgoritmen grupperar lokala block som delar samma rörelseriktning och hastighet och tillåter en delregion av scenen att visas i olika mönster. Den andra delen av tillvägagångssättet består i att upptäcka händelser relaterade till grupper av människor som slås samman, delas, gå, köra, lokal spridning, och evakuering genom att analysera de momentana optiska flödesvektorer och jämföra de lärda modellerna. Metoden valideras och experimenteras på standarddatauppsättningar i datorseendegemenskapen. De kvalitativa och kvantitativa resultaten diskuteras.
Benabbas m.fl. Upptäck rörelsemönster och händelser i trånga scener genom att modellera rörelse och hastighet på varje rumslig plats REF.
Motion pattern extraction and event detection for automatic visual surveillance
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}