所属单位：信息与控制工程学院

发表刊物：计算机与数字工程

关键字：异常行为检测;幅值加权方向角熵值;关键帧;无监督聚类;

摘要：异常行为的检测在智能监控系统中具有十分重要的应用。论文提出了一种将关键帧与加权方向角熵值结合的异常行为智能检测方法。该方法首先利用一种像素级的背景提取算法(Visual Background Extractor,VIBE)从视频序列中检测出运动目标,然后提取运动目标幅值加权的方向角特征,并利用改进的无监督聚类方法提取关键帧,最后结合幅值加权方向角熵的方法对异常行为进行检测分类。实验结果表明,该算法能够在指定的监控区域内有效地检测人体行为,并能准确地识别出人体异常行为,实现对监控视频的智能分析。

第一作者：王燕妮

论文类型：期刊论文

通讯作者：雒津津,王殿伟

学科门类：工学

卷号：2019年09期:2281-2285,5

ISSN号：1672-9722

是否译文：否

发表时间：2019-09-20