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目前公共場(chǎng)所人群異常行為檢測(cè)的異常種類(lèi)檢測(cè)準(zhǔn)確率較低，且多數(shù)對(duì)突然奔跑等部分異常行為無(wú)法識(shí)別。為此，提出一種基于YOLO_3與稀疏光流的人群異常行為識(shí)別算法，通過(guò)檢測(cè)小團(tuán)體異常為群體異常預(yù)警與采取相應(yīng)的應(yīng)急措施提供充足的時(shí)間。為方便定位異常發(fā)生區(qū)域，將視頻分割為多個(gè)子區(qū)域，通過(guò)獲取子區(qū)域的圖像樣本進(jìn)行誘發(fā)群體異常的小團(tuán)體異常檢測(cè)，利用改進(jìn)YoLO_3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳統(tǒng)算法較難檢測(cè)行人持棍、持槍、持刀與面部遮擋等異常進(jìn)行檢測(cè)，在未檢測(cè)到上述異常誘因時(shí)，使用稀疏光流法獲取人群平均動(dòng)能與運(yùn)動(dòng)方向熵，將得到的特征數(shù)據(jù)通過(guò)PSO-ELM進(jìn)行分類(lèi)，區(qū)分正常行為與同向突散或無(wú)規(guī)則突散。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有同類(lèi)算法相比，該算法能有效檢測(cè)行人持械與面部遮擋等小團(tuán)體異常，并且定位異常發(fā)生區(qū)域的準(zhǔn)確率達(dá)到98.227%。
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