计算机视觉与深度学习 | 卷积神经网络实现异常行为识别（目标分割与提取）-锐单电子商城

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问题

利用获得的前景目标信息，自动判断监控视频中是否有人群短期聚集、人群恐慌逃跑、群体规律性变化（如跳舞、排队排练等）、物体爆炸、建筑倒塌等异常事件。
场景的分类是根据人类的思维方式模拟场景的视觉感知，用于区分各种目标场景。
针对这一问题，本文将主要分析人群的异常行为识别。人群行为检测设计的主要相关问题包括：人群运动区检测、人群行为特征提取、人群行为分类识别等。1)在人群运动区域检测中，可以通过背景减除法、帧差法、高斯混合模型法、光流法等几种方法来解决前几个问题。准确检测人群运动区。确保后续研究的可靠性。2)研究并设计了一种特征提取和描述策略，在时空立方体中应用运动区域像素点计算的速度和方向信息，使其适用于运动场景中的行为特征提取。将时空立方体特征与具有竞争机制的神经网络模型相结合，提出了完整的人群异常行为识别方法。