Abstract-analys av rörelsemönster är en effektiv metod för anomali upptäckt och beteendeförutsägelse. Nuvarande metoder för analys av rörelsemönster beror på kända scener, där objekt rör sig på fördefinierade sätt. Det är mycket önskvärt att automatiskt konstruera objektrörelsemönster som återspeglar kunskapen om scenen. I detta dokument presenterar vi ett system för automatiskt lärande rörelsemönster för anomali upptäckt och beteendeförutsägelse baserat på en föreslagen algoritm för robust spårning av flera objekt. I spårningsalgoritmen samlas förgrundspixlar med hjälp av en snabbt exakt fuzzy K-means-algoritm. Växande och förutsägelse av kluster centroider av förgrunds pixlar se till att varje kluster centroid är associerad med ett rörligt objekt i scenen. I algoritmen för att lära sig rörelsemönster samlas banor hierarkiskt med hjälp av rumslig och temporal information och sedan representeras varje rörelsemönster med en kedja av Gaussiska distributioner. Baserat på de inlärda statistiska rörelsemönstren används statistiska metoder för att upptäcka anomalier och förutsäga beteenden. Vårt system testas med hjälp av bildsekvenser förvärvade, respektive från en fullsatt verklig trafik scen och en modell trafik scen. Experimentella resultat visar robustheten av spårningsalgoritmen, effektiviteten av algoritmen för att lära sig rörelsemönster, och uppmuntrande prestanda av algoritmer för anomali upptäckt och beteendeförutsägelse.
För att spåra flera objekt, Hu et al. REF föreslog ett system som automatiskt lär sig rörelsemönster av rörliga objekt och använder en fuzzy k-means-baserad spårningsalgoritm.
A system for learning statistical motion patterns
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}