人群流分割及人群流异常行为识别方法

摘要

本发明公开了一种人群流分割方法及人群流异常行为识别方法，所述人群流分割方法包括下述步骤：获取视频流，计算视频流中每一视频帧内运动粒子的二维速度场；根据二维速度场及流体力学中的脉线计算方法获得视频帧中的所有脉线及每条脉线的倾向流，将脉线及倾向流作为所述视频帧中人群流的底层特征；采用聚类算法对脉线及倾向流进行聚类，形成若干子人群流，实现人群流的分割。基于人群流分割方法对人群流分割之后，可以对分割后的子人群流进行异常行为识别。本发明在对人群流进行分割时，将人群流作为特殊的流体，采用脉线和倾向流作为人群流的底层特征作为聚类基础，实现人群流的分割，提高了人群流分割的精确度。

主权项

一种人群流分割方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：a1、获取视频流，采用Lucas‑Kanade算法获得所述视频流中每一视频帧内运动粒子的二维速度场；a2、根据所述二维速度场及流体力学中的脉线计算方法获得所述视频帧中的所有脉线及每条脉线的倾向流，将所述脉线及所述倾向流作为所述视频帧中人群流的底层特征；a3、采用聚类算法对所述脉线及所述倾向流进行聚类，形成若干子人群流，实现人群流的分割。