Resumen

En la última década, se ha prestado gran atención al control y la gestión de multitudes en el ámbito de la videovigilancia inteligente. Entre las tareas de la gestión automática de multitudes basada en vídeo, el modelado del movimiento de las multitudes se reconoce como uno de los componentes más críticos, ya que sienta una base crucial para numerosos análisis posteriores. Sin embargo, todavía se enfrenta a muchos retos sin resolver debido a oclusiones entre peatones, patrones de movimiento complicados en escenarios abarrotados, etc. Para resolver estos problemas, proponemos un nuevo campo espaciotemporal de Weber, que integra tanto las características de apariencia como el estímulo de los patrones de movimiento de la multitud, para reconocer los eventos multitudinarios a gran escala. Por un lado, el movimiento de la multitud se reconoce como variaciones de la señal espaciotemporal, y luego medimos la variación basándonos en la ley de Weber. El resultado se denomina característica de variación espaciotemporal de Weber. Por otra parte, motivados por los logros en dinámica de multitudes, según los cuales el movimiento de las multitudes tiene una estrecha relación con la fuerza de interacción, proponemos una característica de fuerza Weber espaciotemporal para explotar el estímulo de los comportamientos de las multitudes. Por último, utilizamos el modelo de asignación de Dirichlet latente para establecer la relación entre los eventos de la multitud y los patrones de movimiento de la multitud. Los experimentos realizados en las bases de datos PETS2009 y UMN demuestran que el método propuesto supera a los anteriores en la percepción del comportamiento de las multitudes a gran escala.

• Materias:Ingeniería electrónica Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Video Coding Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:área de videovigilancia inteligente, modelo de asignación de dirichlet latente, novedoso campo weber espaciotemporal, percepción del comportamiento de multitudes a escala, característica de fuerza weber espaciotemporal, característica de variación weber espaciotemporal, patrones de movimiento complicados, patrones de movimiento de multitudes, muchos retos sin resolver, numerosos análisis posteriores
• Keywords:intelligent video surveillance area, latent dirichlet allocation model, novel spatiotemporal weber field, scale crowd behavior perception, spatiotemporal weber force feature, spatiotemporal weber variation feature, complicated motion patterns, crowd motion patterns, many unsolved challenges, numerous subsequent analyses