面向拥挤监控场景的异常事件检测技术研究

项目名称： 面向拥挤监控场景的异常事件检测技术研究

项目编号： No.61402023

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 祝晓斌

作者单位： 北京工商大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 随着视频监控的广泛应用，拥挤场景下异常事件检测，作为智能视频监控的重点和难点，正受到越来越多的关注。拥挤场景中运动目标密集，目标间遮挡严重，提取的特征包含大量噪声，导致事件模型建立困难。本项目旨在研究拥挤场景下基于稀疏表示的异常事件检测技术，建立有效、鲁棒的事件检测模型。基于此，本项目将融合深度结构和变分法提取光流特征，以有效解决大尺度运动和拥挤场景中的遮挡带来的光流提取问题，提高事件模型性能；利用上下文信息、非负编码等约束，采用对特征局部变化不敏感的度量距离，以分组词典的训练方式，得到更加有表示力、结构冗余小的视觉词典；为了适应场景的变化，根据检测结果在线更新模型，以得到鲁棒性和泛化能力强的事件模型；最后，采用在线视频浓缩的方式，与检测进行有机融合, 以对异常事件进行有效展现。

中文关键词： 视频监控；异常检测；稀疏表示；拥挤场景；视频浓缩

英文摘要： With the widely application of video surveillance, abnormal event detection in crowded scenes, as an important and very difficult problem in video surveillance, received daily raising research interests. The dense moving objects in crowded scenes can indu

英文关键词： Video Surveillance；Anomaly detection；Sparse representation；Crowded Scene；Video Synopsis