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在密集人群場景下，針對現(xiàn)有異常檢測算法在實(shí)時(shí)性和適用性方面的不足，提出了一種基于光流特征和卡爾曼濾波的實(shí)時(shí)檢測方法。該方法首先提取圖像的全局光流強(qiáng)度作為運(yùn)動(dòng)特征；然后對全局光流值進(jìn)行卡爾曼濾波，并對殘差進(jìn)行分析；假設(shè)殘差在正常狀態(tài)下服從高斯分布，利用假設(shè)檢驗(yàn)加以驗(yàn)證；運(yùn)用最大似然（ML）估計(jì)得到殘差的概率分布；在一定置信度下，確定正常狀態(tài)的可信區(qū)間和異常狀態(tài)的判定公式，并以此判斷異常事件是否發(fā)生。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對尺寸為320×240的視頻，平均檢測時(shí)間低至0.023 s/frame，且準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。因而，該方法在保證較高檢測率的同時(shí)，還具有良好的實(shí)時(shí)性。
異常檢測
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