Resumen

En las últimas décadas, la gestión de multitudes ha atraído una gran atención en el ámbito de la videovigilancia. Entre las diversas tareas del análisis de videovigilancia, el análisis del movimiento de multitudes es la base de numerosas aplicaciones posteriores del vídeo de vigilancia. En este trabajo, se propone un nuevo gráfico de fuerza social con el atributo de flujo de rachas para capturar los cambios espaciotemporales globales y el movimiento local del vídeo de multitudes. El análisis del movimiento de la multitud se basa en las características del grafo de fuerza social. En primer lugar, se extrae el streak flow de la secuencia de la multitud para representar el movimiento global de la multitud; a continuación, se obtienen parches análogos espaciotemporales basados en las características visuales de la multitud. A continuación, se construye un gráfico de fuerza social ponderado basado en múltiples propiedades sociales del vídeo de la multitud. El gráfico se segmenta en grupos de partículas para representar los patrones de movimiento similares del vídeo de la multitud. A continuación, se construye un libro de códigos agrupando todos los grupos de partículas locales y, en consecuencia, se detectan los comportamientos anómalos de las multitudes utilizando el modelo de Asignación de Dirichlet Latente. Experimentos exhaustivos con conjuntos de datos difíciles demuestran que el método propuesto logra resultados preferibles en la segmentación del movimiento de las multitudes y la detección de comportamientos anómalos.

• Materias:Ingeniería electrónica Comunicaciones Ópticas Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Optical communications Wireless Networks Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:vídeo de multitudes, análisis de movimiento, modelo de asignación de dirichlet latente, nuevo grafo de fuerza social, grafo de fuerza social ponderado, detección de comportamiento anormal, segmentación de movimiento de multitudes, movimiento global de multitudes, cambios espaciotemporales globales, grupos de partículas locales
• Keywords:crowd video, motion analysis, latent dirichlet allocation model, novel social force graph, weighted social force graph, abnormal behavior detection, crowd motion segmentation, global crowd motion, global spatiotemporal changes, local particle groups