人群建模及异常行为检测
一种人群异常行为检测系统的设计与实现
（ 京 交通 大 学 信 息科 学研 究所 ， 北 京 １ ０ ４ ） 北 ０ ０ ４
摘 要 ： 对 城 市 轨 道 交通 监 控 等 方 面 的 应 用 需 求 ，设 计 并 实现 了一 个 人 群 异 常 行 为检 测 系统 。 目前 ， 针
大部 分 的监控 系统只 能进行运 动检测和跟 踪 ，而本文 设计 的 系统主要 是对待检 视频进 行人群 密度 分析和 人
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轨 道 交通 信 息 系统
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史 编 ：１０ ＿４ １（００ ７０ ３ ５ ） ０ ５８ ５ ２ １ ）０－０ ７０
一
种 人群 异 常 行 为 检 测 系统 的设 计 与 实现
随 着 经 济 的飞 速 发 展 ，在 火 车 站 、地 铁 站 等
目前 ，大 部 分 监 控 系统 只 能 进 行 运 动 检 测 和
智能视频监控系统中的人流分析与异常检测技术研究
智能视频监控系统中的人流分析与异常检测技术研究智能视频监控系统在如今的社会中扮演着至关重要的角色，广泛应用于公共场所、交通管理和安防领域。
然而，单纯的图像传输和存储已经不能满足实际需求，人流分析与异常检测成为了智能视频监控系统的核心技术之一。
本文将围绕智能视频监控系统中的人流分析与异常检测技术进行研究，探讨其原理、方法和应用。
首先，人流分析是智能视频监控系统中的一项重要功能，旨在对场景中的人群数量、行为轨迹和密度进行分析和统计。
通过人流分析，可以实时监测人流量，分析拥堵情况，为城市交通管理和公共安全提供重要参考。
目前，人流分析技术主要分为两类：基于视频图像的方法和基于传感器的方法。
基于视频图像的人流分析方法主要利用计算机视觉技术，通过对视频图像中的人群进行检测、跟踪和统计，实现对人流量、密度和行为的分析。
这类方法通常包括背景建模、前景检测和目标跟踪等步骤。
背景建模用于对场景中的静态背景进行建模，从而提取前景目标；前景检测则是通过对图像中的前景目标进行检测，找出人群的位置；目标跟踪则是在视频序列中对人群进行跟踪，获取其轨迹信息。
通过这些步骤，可以实现对人群数量、密度和行为的准确分析。
而基于传感器的人流分析方法则通过在场景中布置传感器设备，如热红外传感器和微波传感器，来实时检测人群的存在和运动。
这类方法不依赖于视频图像，因此在一些特殊场景中具有更好的适用性。
传感器可以通过感知人群体温分布和移动特征，进而实现人流量和密度的统计分析。
传感器技术还可以结合其他传感器，如声音传感器和光照传感器，实现更全面的人流分析。
除了人流分析，异常检测也是智能视频监控系统中的重要功能之一。
异常检测旨在实时监测和识别图像中的异常行为或事件，包括人员聚集、人员流动方向逆行、目标遗留等。
异常检测技术可以帮助安防人员有效发现和应对突发事件，提高公共安全水平。
目前，异常检测技术主要分为基于统计方法和基于机器学习方法两类。
基于统计方法的异常检测技术利用事先建立的模型，通过对图像序列的统计特征进行分析，来判断是否存在异常行为。
人群建模及异常行为检测
“Crowd Density Estimation via Markov Random Field (MRF)”, 8th World Congress on Intelligent Control and Automation July 6-9, 2010, jinan, China(WCICA 2010).
iii) Based on the definition and properties of MRF, different neighbor values are used here to calculate the weights of each point of the features.
iv) Estimate the density of crowd in the image.
i) Repeatedly, draw sample from the original data. Calculate the parameters of the direction model
ii) Evaluate the quality of the model
iii) Terminate condition: the probability of finding a better model is less than η which is defined by the user
已发表论文： Jinnian Guo, Xinyu Wu , Zhi Zhong, Shiqi Yu, Yangsheng Xu and
Jianwei Zhang, “An Intelligent Surveillance System Based on RANSAC Algorithm”, IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA 2009). Tian Cao, Xinyu Wu, Jinnian Guo, Shiqi Yu and Yangsheng Xu, “Abnormal Crowd Motion Analysis”, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2009).
使用人工智能技术进行行为识别和异常检测的技巧
使用人工智能技术进行行为识别和异常检测的技巧近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，行为识别和异常检测成为了许多领域的热门话题。
无论是在智能家居、智能监控还是金融欺诈检测等领域，人工智能的应用都能够帮助我们更好地识别和分析人类行为。
本文将探讨使用人工智能技术进行行为识别和异常检测的一些关键技巧。
首先，行为识别是指通过对人类行为进行监测和分析，从中提取出有价值的信息。
传统的行为识别方法主要依赖于人工设计的特征和模型，但这种方法往往需要大量的人力和时间投入。
而使用人工智能技术进行行为识别，则能够更加高效地完成这一任务。
在人工智能技术中，深度学习是一种常用的方法。
深度学习模型能够通过学习大量的数据，自动提取出特征并构建模型，从而实现对行为的识别。
例如，在智能监控领域，我们可以使用深度学习模型对视频数据进行处理，从中提取出人体姿势、面部表情等特征，进而判断出人类的行为。
然而，行为识别的难点在于如何选择合适的特征和模型。
对于不同的行为识别任务，需要设计出不同的特征和模型来适应不同的数据和场景。
因此，选择合适的特征和模型是进行行为识别的关键。
除了行为识别，异常检测也是人工智能技术的一个重要应用领域。
异常检测是指通过对数据进行分析和建模，检测出其中的异常行为。
在许多领域，如金融、网络安全等，异常检测都起着至关重要的作用。
人工智能技术在异常检测中的应用主要包括监督学习和无监督学习两种方法。
监督学习需要大量的标注数据，通过训练模型来判断新数据是否异常。
而无监督学习则不需要标注数据，通过对数据的统计分析和建模，来判断数据是否异常。
在异常检测中，选择合适的特征和模型同样是至关重要的。
不同的异常检测任务需要设计不同的特征和模型来适应不同的数据和场景。
同时，异常检测还需要解决误报率和漏报率的平衡问题，即如何在尽量减少误报的同时，尽可能多地检测出真正的异常。
除了特征和模型的选择，数据的质量和数量也对行为识别和异常检测的效果有着重要影响。
中高密度人群异常行为检测的开题报告
中高密度人群异常行为检测的开题报告一、选题背景随着城市化进程的不断加快，人口规模也随之膨胀。
在城市中，人们的流动性越来越大，密度也越来越高。
这种高密度人群的存在给城市管理和人民生活带来了诸多挑战和问题。
其中，最值得关注的是人员异常行为，如恐怖袭击、贩毒、抢夺等危害社会安全的行为。
针对这些问题，许多国家和地区都在探索和开发中高密度人群异常行为检测技术。
二、研究意义中高密度人群异常行为检测技术的研究对于维护市民生命财产安全和社会稳定至关重要。
该技术可以应用于各种人流集中场所，如地铁、火车站、商场、体育场馆等，一旦发现异常行为，就可以第一时间做出反应，进行处置处理。
此外，该技术的研究还可以推动智能城市建设，提升城市治理水平和公共安全水平。
三、研究内容和方法本课题的主要研究内容是中高密度人群异常行为检测技术。
通过人流数据采集、处理、分析和建模，探究中高密度人群异常行为的特点和规律，建立中高密度人群异常行为检测模型。
该技术的研究方法包括：1.人流数据采集：使用视频监控、传感器或其它无线设备进行人流数据采集，得到人群行为数据。
2.数据处理和分析：应用机器学习、数据挖掘等技术对人流数据进行处理和分析，提取出异常行为模式。
3.模型建立：基于异常行为模式，设计中高密度人群异常行为检测模型，为后续的检测和处理提供基础。
4.算法优化：对模型进行算法优化，提高检测准确率和响应速度。
四、研究难点1. 人流数据采集难点：高密度人群的数据采集是一个巨大的技术难题。
如何通过视频监控、传感器等设备采集到准确、全面的人流数据是本课题的难点之一。
2. 数据处理和建模难点：高密度人群之间的交互和行为本身具有高度复杂性。
如何从海量数据中提取出关键的特征和模式，并建立准确的异常行为检测模型是研究的难点。
3. 算法优化难点：如何提高算法的准确性和响应速度，降低误报率和漏报率是算法优化的难点。
五、研究成果和应用本课题的研究成果主要包括一套中高密度人群异常行为检测系统和相应的论文和专利。
基于传感器数据的人体行为识别与异常检测
基于传感器数据的人体行为识别与异常检测人体行为识别与异常检测是当前人工智能领域的热门研究方向之一。
随着传感器技术和智能设备的发展，人体行为识别和异常检测应用在各个领域都有着广泛的应用，如智能家居、智能医疗、安防监控等。
本文将探讨基于传感器数据的人体行为识别与异常检测技术。
人体行为识别是通过对人体行为模式的学习和分类来判断人的行为。
传感器数据是实现人体行为识别的主要数据来源，例如加速度计、陀螺仪、心率传感器等。
这些传感器可以实时地采集人体的运动、生理和环境数据，通过对这些数据的分析和处理，可以识别出人体的不同行为，如行走、跑步、睡觉等。
在人体行为识别中，首先需要进行数据的预处理和特征提取。
传感器采集到的原始数据通常需要进行滤波、降噪和归一化等处理，以便后续的分析。
特征提取是将原始数据转化为能够反映行为模式的数值特征。
常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征和时域特征等。
通过提取不同特征能够更好地反映出人体行为的特点，为后续的分类和识别提供有力支撑。
接下来是行为分类和识别。
行为分类是将特征向量划分到不同的行为类别中，通常使用机器学习算法进行分类训练。
常用的机器学习算法有支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等。
这些算法可以学习出行为模式的分类规则，并将新的特征向量进行分类。
通过不断的迭代和训练，算法可以逐渐提高分类的准确性和泛化性能。
人体行为异常检测是指在已知的行为模式下，通过对行为模式的学习和建模，来检测出与正常行为模式不符的异常行为。
常用的异常检测方法有基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
统计模型方法通过建立行为模式的统计模型，来判断新的行为是否与模型相符。
机器学习方法通过对正常行为样本的学习，来判断新的行为是否属于正常模式。
异常检测在智能监控、疾病诊断等方面有着广泛的应用。
基于传感器数据的人体行为识别和异常检测技术在现实生活中有着广泛的应用前景。
在智能家居领域，通过识别人的行为模式，可以实现智能灯光、温度控制、家电控制等智能化功能，提高生活的舒适性和便利性。
基于机器学习的行为识别与异常检测模型
基于机器学习的行为识别与异常检测模型行为识别与异常检测模型是一种基于机器学习的关键技术，它可以通过对用户行为数据进行分析和建模，检测出异常操作、作弊行为或非正常操作。
这种模型被广泛应用于许多领域，如网络安全、金融风险管理、电子商务和智能家居等领域。
在行为识别与异常检测模型中，机器学习算法被用来学习用户的正常行为模式，并根据学习到的模式进行异常检测。
首先，需要收集大量的用户行为数据，例如用户的点击、购买、浏览历史等信息。
然后，通过特征工程将数据转换为可供机器学习算法处理的形式。
常用的特征包括时间、频率、持续时间等。
接下来，选择适合的机器学习算法进行训练和建模。
常用的算法包括支持向量机、决策树、随机森林和深度学习模型等。
最后，使用训练好的模型对新的用户行为数据进行预测和分类，判断其是否为正常行为或异常行为。
行为识别与异常检测模型的应用很广泛。
在网络安全领域，可以通过分析网络数据流量识别和预测网络攻击行为，保护计算机和网络安全。
金融风险管理也是一个非常重要的领域，通过对用户的交易数据进行建模和分析，可以及时探测到欺诈行为，减少金融风险。
在电子商务领域，行为识别与异常检测模型可以帮助电商平台发现用户的购买偏好和消费习惯，为用户提供个性化的推荐服务。
此外，在智能家居领域，通过对家庭成员的行为数据进行分析，可以识别出异常事件，如家庭安全问题或老年人健康问题。
为了提高行为识别与异常检测模型的性能，还可以考虑一些高级的技术。
例如，集成学习可以结合多个不同的模型，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
特征选择技术可以排除冗余和无关的特征，减少特征空间的维度，提高模型的效率和可解释性。
此外，增量学习技术可以在不重新训练整个模型的情况下，对新的用户行为数据进行更新和迭代，适应不断变化的环境。
然而，行为识别与异常检测模型也存在一些挑战和限制。
首先，数据的质量和完整性对模型的性能至关重要。
如果数据质量较差或缺乏足够的特征信息，模型的性能可能会下降。
用户行为识别与异常检测技术研究
用户行为识别与异常检测技术研究随着互联网的不断发展和普及，人们对于网络和移动设备的依赖日益增加。
与此同时，随着在线服务和电子商务的兴起，用户行为识别与异常检测技术也变得愈发重要。
这项技术能够帮助互联网公司、金融机构和其他企业识别非法活动、滥用行为以及其他异常行为。
这篇文章将探讨用户行为识别与异常检测技术的基本概念、常用方法以及应用领域。
用户行为识别是指通过分析用户在网络上的行为模式和习惯，来判断他们的身份和意图。
这其中的关键是构建用户行为模型，通过与实时行为进行比对来识别异常行为。
常见的用户行为模型包括基于规则的模型、基于统计的模型和基于机器学习的模型。
基于规则的模型是最简单和直观的一种方法。
它通过事先定义的规则集来判断用户行为是否正常。
例如，在电子商务网站上，如果用户在短时间内连续提交了大量订单，就可以判断其行为异常。
然而，基于规则的模型易受到规则集的限制，无法应对复杂的异常行为。
基于统计的模型通过收集大量用户数据并进行统计分析来识别异常行为。
它基于用户行为的统计特征，比如平均访问间隔、访问频率等，来判断用户的正常行为范围。
如果用户的行为超出了该范围，就会被标记为异常。
尽管基于统计的模型能够有效识别大多数异常行为，但它同样也受限于统计特征的选取和数据分布的假设。
基于机器学习的模型是最常用的用户行为识别方法之一。
它可以利用大量的已标记数据集进行模型的训练和学习，从而自动地识别用户的异常行为。
机器学习模型通常通过提取用户行为的特征向量作为输入，然后利用算法进行分类或聚类分析。
这些算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
机器学习的一个优点是它能够适应用户的行为变化，并通过模型的迁移学习来提高识别性能。
用户行为识别与异常检测技术在多个领域有着广泛的应用。
首先，网络安全领域是其中之一。
通过识别用户的恶意攻击行为、网络病毒传播以及其他网络安全事件，可以有效保护网络的安全。
其次，金融欺诈检测也是一个重要的应用领域。
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人群运动方向估计
Demo
人群数量估计
提取的主要特征有前景，光流和边缘 先对特征点做平滑处理和几何处理 再利用MRF的概念估计人群数量
人群数量估计
提取特征
平滑处理
几何处理
马尔科夫随机场（MRF）
马尔科夫性 未来的状态只与当前状态有关，而与过去状态无关
随机场 两个要素：位置，相空间 当给每一个位置中按照某种分布随机赋予相空间一 个值之后，其全体就叫做随机场
ii) Evaluate the quality of the model
iii) Terminate condition: the probability of finding a better model is less than η which is defined by the user
人群建模及异常行为检测
报告人：郭进年 导师：徐扬生 教授
中科院深圳先进技术研究院 二零零九年十二月
研究背景 人群运动方向估计 人群数量估计 人群异常检测
科研项目和文章
目录
研究背景
研究背景
公共场所人群聚集的安全问题日益突出 急需开展人群建模及异常行为检测研究
人群运动方向估计
首先提取光流特征作为主要特征 并利用前景滤除光流中明显的噪声 用RANSAC算法，定义人群并估计人群运动方向
values are used here to calculate the weights of each point of the features. iv) Estimate the density of crowd in the image.
人群数量估计
人群数量估计实验结果
人群异常检测
结合人群运动能量，人群运动方向和人群密度的 差异，检测人群异常行为
人群运动方向估计
随机抽样一致性（RANSAC)
人群定义
人群运动方向估计
• Input : optical flow data • Algorithm : RANSAC • Output: crowd flow direction
i) Repeatedly, draw sample from the original data. Calculate the parameters of the direction model
评审中论文： Jinnian Guo, Xinyu Wu , Tian Cao, Shiqi Yu and Yangsheng Xu, “Crowd Density
Estimation via Markov Random Field (MRF)”, 8th World Congress on Intelligent Control and Automation July 6-9, 2010, jinan, Ch动能量
Crowd Kinetic Energy
Modified Crowd Kinetic Energy (MCKE)
科研项目和文章
深圳市公共科技项目：人群密度估计和异常行为检测系统
已发表论文： Jinnian Guo, Xinyu Wu , Zhi Zhong, Shiqi Yu, Yangsheng Xu and Jianwei Zhang, “An
人群数量估计
Input: Three kinds of features of the image Output: Crowd density i) Feature normalization based on the position. ii)Smoothing the features. iii) Based on the definition and properties of MRF, different neighbor