林青有

摘要：随着全球经济的不断发展和世界人口的不断增涨，如在景区等人口密集场合，较容易受到突发事件的影响，产生人群拥挤和踩踏等事件。若景区视频监控可以进行智能检测，自动发出警报，通知相关部门采取相应的措施，不仅可以节省较多的人力物力，而且能够更加准确高效地应对异常事件。因此，基于景区视频的异常事件检测系统的研究成为人们关心和探索的问题。本文设计并实现了基于景区视频的异常事件检测系统。

Abstract： With the continuous development of the global economy and the continuous increase of the world population， in densely populated areas such as scenic spots， it is more susceptible to sudden events， resulting in crowding and trampling. If the scenic area video surveillance can be intelligently detected， an automatic alarm will be issued to inform the relevant departments to take corresponding measures， which not only saves more manpower and material resources， but also can respond to abnormal events more accurately and efficiently. Therefore， the research of anomalous event detection system based on scenic video has become a concern and exploration. This paper designs and implements an anomaly event detection system based on scenic video.

關键词：旅游；异常事件；光流法；社会力模型；灰度共生矩阵

Key words： tourism；anomalous events；optical flow method；social force model；gray level co-occurrence matrix

中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）28-0228-03

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随着现今社会的高速发展，世界人口增长速度越来越快，人群踩踏致多人受伤死亡的事故就频有发生。智能视频监控在功能和检测作用上体现了其潜在的巨大经济价值，并且在公共安全方面体现了重要作用。为此，世界各国都进行了相关的探索和研究，并开发出了各种不同的视频监控系统。

肖儿良[1]开发的基于MJPG_Streamer的智能视频监控系统能进行实时的、远程的监控，同时能够快速对入侵目标进行语音报警。

基于视频的人群行为综合分析与高密度人群的多类特征提取分析[2，3，4]，成为智能视频监控系统的一个重要方法，并且在各个领域中有着较大需求。视频监控中行人的行为分为三类：个人行为、小群体行为和高密度群体行为[5]。在设计基于视频的人群行为分析系统时，如果上述行为在现实场景中被正确的分析和预测，则较多重要的社会生活应用即可被实现。……