论文研究基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测.pdf

针对密集人群建模困难、异常事件检测可靠性差等问题，提出了一种基于递归神经网络局部建模的人群异常事件监测与定位方法。该方法首先对人群场景进行网格划分，提取多尺度光流统计直方图特征，并按照一定规则进行特征选择，建立人群动态序列事件表示；然后采用递归神经网络对人群场景进行局部细粒度建模和预测；最后基于前后帧重构误差进行异常事件判定，实现异常事件的监测和定位。在公共数据集UCSD上进行的对比实验结果验证了该方法的有效性。