Resumen

Con el rápido crecimiento de la población, actividades de multitudes más diversas y el rápido desarrollo del proceso de socialización, las escenas grupales se están volviendo más comunes, por lo que la demanda de modelar, analizar y comprender los datos de comportamiento grupal en video está aumentando. En comparación con el trabajo previo en el análisis de contenido de video, factores como el aumento del número de personas en el video grupal y la escena más compleja hacen que el análisis del comportamiento grupal en video enfrente grandes desafíos. Por lo tanto, en este artículo se propone un algoritmo de reconocimiento de patrones de comportamiento grupal basado en una red convolucional gráfica espacio-temporal, con el objetivo de analizar la densidad del grupo y reconocer el comportamiento grupal en el video. Se diseñó un método de detección y ubicación de multitudes basado en la clasificación guiada por regresión de mapas de densidad. Finalmente, se diseñó un método de análisis de comportamiento de multitudes basado en la división de grados de densidad para completar

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Crecimiento rápido; Comportamiento grupal; Análisis de video; Proceso de socialización; Densidad de multitudes; Características espacio-temporales
• Keywords:Rapid growth; Group behavior; Video analysis; Socialization process; Crowd density; Spatio-temporal features