摘要：近年来,视频监控的应用范围日渐广泛,应用过程中,常有中小群体异常行为出现,需及时进行检测,在此过程中,传统的检测方法场景适应与实时性的平衡难以实现。因此,该文基于机器学习角度,将一种通过群体密度、运动特征来对异常行为进行检测的方法提出,应用对群体密度进行快速估计的方法来对群体的密度特征进行提取,群体运动特征则应用局部稠密光流法来进行提取,与密度特征相结合,对群体异常行为的识别以随机森林计算法来实现。

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