[发明专利]一种交通路口视频监控的交通模式和异常行为的检测方法

摘要

本发明公开了一种交通模式和异常行为的检测方法，其方法包括步骤：A1，将时长为T秒的视频划分为长度为Ts秒的短视频剪辑，共得到T/Ts个视频文档；A2，对每个视频文档，计算其每相邻两对视频帧的光流向量；A3，对所得的光流向量量化得到每对视频帧的视频词；A4，统计每个视频文档的视频词的计数向量，得到视频文档集的文档‑词计数矩阵；A5，利用BNBP‑PFA主题模型进行主题提取，得到主题‑词的分布和文档‑主题的分布；A6，将得到的主题‑词分布、文档‑主题分布分别作为新的词和新的文档，利用BNBP‑PFA主题模型得到第二层主题模型的主题；A7，基于两层主题模型的对数似然函数值，检测视频帧中的异常行为。

主权项

一种交通路口视频监控的交通模式和异常行为的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A1，将时长为T秒的某交通路口视频按照时间顺序划分为长度为Ts秒的短视频剪辑，每个视频剪辑作为一个视频文档，共得到N＝T/Ts个视频文档；A2，对A1中得到的每个视频文档，计算其每相邻两对视频帧的光流向量；A3，对A2中所得的光流向量进行量化得到每个视频文档的每对视频帧的视频词；A4，基于词袋模型，统计每个视频文档的视频词的计数向量，得到整个长视频所组成的视频文档集的文档——词计数矩阵M；A5，对A4中得到的视频文档利用BNBP‑PFA主题模型进行主题提取，得到主题‑词的分布和文档‑主题的分布，所得的主题就是视频中的简单交通模式；A6，对A5中得到的主题作为新的词，将A5所得文档‑主题分布作为新的文档，利用BNBP‑PFA主题模型进行主题提取，得到第二层主题模型的主题‑词的分布，所得的主题就是视频中的复杂交通模式；A7，在A5和A6所得两层BNBP‑PFA主题模型基础上，基于两层主题模型的对数似然函数值，检测视频帧中的异常行为。