Resumen

Los comportamientos anómalos en carrera se dan con frecuencia en casos de robo y otros delitos. Con el fin de identificar estos comportamientos anómalos, se presenta un método para detectar y reconocer comportamientos de carrera anómalos, basado en parámetros espaciotemporales. Al mismo tiempo, para obtener parámetros espaciotemporales más precisos y mejorar el rendimiento del algoritmo en tiempo real, se presenta un algoritmo de seguimiento multiobjetivo basado en el área de intersección entre el rectángulo mínimo de los objetos en movimiento. El algoritmo puede juzgar y excluir eficazmente la intersección del multiobjetivo y la interferencia, lo que hace que el algoritmo de seguimiento sea más preciso y de mayor robustez. Los resultados experimentales muestran que la combinación de estos dos algoritmos puede detectar y reconocer eficazmente el comportamiento anormal de carrera en los vídeos de vigilancia.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:comportamiento anormal en carrera, comportamiento anormal en carrera, parámetros espaciotemporales precisos, rectángulo de encierro mínimo, algoritmo de seguimiento multiobjetivo, otros casos delictivos, algoritmo, resultados experimentales, comportamientos anormales, mayor robustez
• Keywords:abnormal running behavior, abnormal running behavior, accurate spatiotemporal parameters, minimum enclosing rectangle, multitarget tracking algorithm, other criminal cases, algorithm, experimental results, abnormal behaviors, better robustness