50、人群异常行为检测与高速监控图像去雾技术研究

人群异常行为检测与高速监控图像去雾技术研究

在人群管理和交通监控领域，人群异常行为检测以及监控图像去雾是两个重要的研究方向。人群异常行为检测有助于及时发现人群中的紧急情况，保障公共安全；而高速监控图像去雾则能提高交通监控系统在恶劣天气下的性能，确保车辆识别等功能的有效运行。

人群异常行为检测算法

人群异常行为的发生主要体现在人群的运动强度、轨迹梯度、局部密度和熵等方面。常见的异常行为包括人群聚集、逃离、奔跑等。为了检测这些异常行为，提出了一种基于轨迹梯度的异常行为检测算法。

算法原理

该算法以人群为研究对象，对采集到的人群视频进行分析。通过划分人群密度，对不同密度等级的人群采用不同的方法。具体步骤如下：
1. 特征提取 ：
- 角点检测 ：采用Harris点检测方法，角点代表图像像素梯度的变化。假设图像窗口平移((u, v))，得到的灰度变化为(E(u, v))，公式如下：
[E(u, v)=\sum_{x,y}w(x,y)[I(x + u, y + v)-I(x, y)]^2]
其中(x)和(y)是图像坐标，(w(x, y))是窗口函数，(I(x + u, y + v))是平移后的灰度值，(I(x, y))是平移前的灰度值。为了找到带有角点的窗口，需要搜索像素灰度值较大的窗口，期望最大化以下公式：
[I(x + u, y + v)=I(x, y)+I_xu + I_yv + O(u^2 + v^2)]
(I_x)和(I_y)分别是偏导数。
- 光流匹配 ：
- 假