申请/专利权人：西安工程大学

申请日：2020-10-15

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN112380905B

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06T5/40;G06F17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2021.03.09#实质审查的生效;2021.02.19#公开

摘要：本发明公开了一种基于监控视频的直方图结合熵的异常行为检测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、密集光流提取光流信息：选用Farneback密集光流算法提取运动区域内的光流信息；步骤2、将步骤1获取的光流信息统计成方向幅值直方图，并计算直方图的方向熵，幅值熵，速度方差；步骤3、采用直方图方向熵，幅值熵和速度方差的乘积计算出用于表示行为混乱程度的结合熵S；步骤4、根据结合熵S的大小确定是否存在异常行为，结合熵S越大发生异常行为的可能性越大。解决了现有技术中存在的检测率低的问题。

主权项：1.一种基于监控视频的直方图结合熵的异常行为检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、密集光流提取光流信息：选用Farneback密集光流算法提取运动区域内的光流信息；步骤2、将步骤1获取的光流信息统计成方向幅值直方图，并计算直方图的方向熵，幅值熵，速度方差：步骤2.1：平面直角坐标转换成极坐标由Farneback密集光流算法计算的帧间光流场是视频图像的原有特征，光流矢量可以由代表光流矢量空间位置信息的四维向量x,y,u,v表示，x,y代表图像光流矢量的空间位置信息，u,v分别代表水平方向和垂直方向上的光流矢量大小，将光流矢量分量u,v从平面直角坐标形式转换成极坐标下的r,θ形式，经过计算分析可以得到光流的大小光流的方向步骤2.2：利用Matlab软件将光流信息转化为方向幅值直方图；步骤2.3：计算直方图的方向熵、幅值熵和速度方差；设第i区间的幅值为hi，i区间的方向次数总和为si，第i区间所对应的速度为在计算方向熵和幅值熵之前，首先计算每个区间方向和幅值的概率，计算公式如下： Sdir：方向幅值直方图方向次数的总和；Shyp：方向幅值直方图幅值的总和；方向熵、幅值熵和速度方差计算公式如下：方向熵：幅值熵：速度方差：步骤3、采用直方图方向熵，幅值熵和速度方差的乘积计算出用于表示行为混乱程度的结合熵S；步骤4、根据结合熵S的大小确定是否存在异常行为，结合熵S越大发生异常行为的可能性越大。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安工程大学 一种基于监控视频的直方图结合熵的异常行为检测方法

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