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本发明公开一种基于多区域变尺度3D‑HOF的监控视频异常检测方法，首先获取监控视频作为输入，对视频进行分区处理，然后提取各分区内的变尺度3D‑HOF特征和光流方向信息熵，并组合成最终的检测特征，最后使用稀疏组合学习算法在各分区中学习一个初始稀疏组合集，通过重构误差判断新数据是否异常，并使用正常数据在线更新稀疏组合集。应用本发明，不仅解决了监控视频中存在的透视变形问题，还充分利用不同光流幅值区间内运动信息的差异，可以获得更精确的运动速度信息。本发明适用于监控视频的异常检测，计算复杂度较低，检测结果准确，算法鲁棒性好。本发明在视频分析技术领域有着广泛的应用。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201710845420.3
Filing Date： 2017-09-19
Publication Date： 2021-03-30
Pub. No.： CN107967440B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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