50、人群异常行为检测与高速路监控图像去雾算法研究

人群异常行为检测与高速路监控图像去雾算法研究

人群异常行为检测

在人群监控场景中，准确检测人群的异常行为至关重要。本文提出了一种基于轨迹梯度的异常行为检测算法，通过对人群视频进行分析，识别出人群的异常状态，如聚集、逃离、奔跑等。

人群异常判断依据

当局部密度变化值 $\Delta D > D_0$ 时，表明场景中出现局部密度突变，即人群聚集或扩散现象，此时人群状态异常，属于人口异常密度情况。若 $\Delta D \leq D_0$，则需要结合其他特征值进行分析。通过直方图方法对轨迹梯度方向进行分类，将人群方向划分为 8 个方向，计算每个方向的数量和轨迹百分比，取最大值 $dg_{max}$。当 $dg_{max} > 0.7$ 且 $\Delta E / E_0 > 3$ 时，场景中人群突然向一个方向奔跑，判定为异常。

高密度人群异常行为分析步骤

在像素统计中人群密度较高的情况下，采用 $l - k$ 光流法和纹理特征分析来获取人群的运动特征值。为提高程序运行效率，每 15 帧进行一次处理。主要步骤如下：
1. 角点检测 ：使用 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 $(u, v)$，灰度变化为 $E(u, v)$，则相邻域方向导数之和为：
- $E(u, v) = \sum_{x,y} w(x, y)[I(x + u, y + v) - I(x, y)]^2$
- 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