视频异常事件检测中的群体特征感知研究

项目名称： 视频异常事件检测中的群体特征感知研究

项目编号： No.61372157

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 郭春生

作者单位： 杭州电子科技大学

项目金额： 70万元

中文摘要： 伴随着城市化进程及人口流动性的增加，热点公共场所的群体安全问题日益严重。避免群体灾害的发生，消弱群体灾害的蔓延和扩大，及时准确的群体异常事件检测至关重要。本项目拟以群体特征感知作为群体异常事件检测的切入点，具体研究群体特征抽取、群体特征解集和群体特征空时建模三个问题。拟利用复合型先验协调群体中个体的社会性与随机性，基于深度结构框架下的稀疏编码，研究多层逐级局部聚类的群体特征抽取方法；基于信息熵分析建立群体特征时空关联网络流图，拟通过网络优化和鉴别稀疏编码解决群体异常事件的多空间覆盖和多时间延续问题，实现群体特征的解集处理；针对群体异常事件空时耦合关系的多样性，在群体特征空间模型和时间模型之间引入谐振，拟研究谐振式群体特征空时模型，避免对某类空时耦合关系形成检测盲区。本项目的研究成果整体有望在群体特征感知方面实现核心理论的突破，形成群体异常事件检测的关键技术支撑。

中文关键词： 异常检测；群体特征抽取；图模型；；

英文摘要： Accompanied by the progress of urbanization and the increase of population mobility, public security problem in hot spots of public place is becoming more serious. The timely and accurate detection of abnormal events is essential to avoid or weaken the cr

英文关键词： anomaly detection；crowd feature extraction；graph model；；