[1]翟智钰,侯北平.基于多特征融合的停车场行人异常行为识别[J].浙江科技学院学报,2022,(06):528-538.
　ZHAI Zhiyu,HOU Beiping.Research on pedestrian anomaly recognition in parking lot based on multifeature fusion[J].,2022,(06):528-538.
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基于多特征融合的停车场行人异常行为识别(/HTML)
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《浙江科技学院学报》[ISSN:1001-3733/CN:61-1062/R]

卷:
期数:
2022年06期
页码:
528-538
栏目:
出版日期:
2023-01-01

文章信息/Info

Title:
Research on pedestrian anomaly recognition in parking lot based on multifeature fusion
文章编号:
1671-8798(2022)06-0528-11
作者:
翟智钰; 侯北平
浙江科技学院 自动化与电气工程学院,杭州 310023
Author(s):
ZHAI Zhiyu;  HOU Beiping
School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China
关键词:
停车场; 异常行为; 目标检测; 跟踪; 轨迹; 骨架
分类号:
TP391.41
文献标志码:
A
摘要:
视频异常行为检测对保障公共安全至关重要。针对停车场视频监控中行人异常行为识别准确率低的问题,提出一种基于轨迹骨架多特征融合的异常目标识别方法。首先根据停车场的环境要求定义异常行为类型;然后对停车场区域进行行人识别,对行人进行图像跟踪,得到其运动轨迹,并对人体姿态进行分析,计算相应关节点的图像坐标;最后融合轨迹特征和骨架特征,对正常行为和异常行为进行分类,实现对目标异常行为的识别。在行为分析数据库上的试验结果表明,本算法的准确率达到87.08%,与单一特征识别方法相比,提高了异常行为的检测效率。本方法能够有效地识别停车场行人的异常行为,在实际工程中具有参考价值。
更新日期/Last Update: