基于HEVC的车辆异常事件检测
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作者简介:

常同伟(1987-),男,硕士研究生,研究方向:软件工程理论,E-mail:512884114@qq.com;王念兵(1990-),男,硕士研究生,研究方向:软件工程理论,E-mail:nianbingwang@163.com;梁久祯(1968-),男,教授,研究方向:视频运动识别、分析、跟踪,E-mail:jzliang@cczu.edu.cn;吴秦(1978-),女,副教授,研究方向:计算机视觉、模式识别,E-mail:qinwu@jiangnan.edu.cn

通讯作者:

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国家自然科学基金(61202312)资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510)资助项目。


Vehicle Abnormal Event Detection Based on High-Efficiency Video Coding
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    摘要:

    当前传统交通事故检测和查阅主要通过人工监测的方法,这种方法效率低且实时性差,本文提出一种基于最新压缩域视频编码标准HEVC(High-efficiency video coding)的车辆异常事件检测方法。首先对HEVC码流中提取出的运动矢量信息进行运动矢量累积迭代和中值滤波的预处理,之后根据提取出的块划分信息和运动矢量信息计算运动对象的运动强度,然后根据运动强度值和八连通区域法提取出运动对象,最后根据空间距离法和运动强度判别法检测出视频序列中发生的车辆异常事件。实验证明,该方法可以准确地检测出视频序列中发生的车辆异常事件;对于有着快速移动的运动目标以及多个运动目标的视频效果更好。

    Abstract:

    Traditional methods of traffic accident detection and review are mainly through manual monitoring. To overcome the low efficiency and poor performance of those methods, we proposed a vehicle abnormal event detection method based on the up-to-date video coding standard HEVC(High-efficiency video coding). Firstly, we extract the motion vector information from HEVC bit-stream to proceed cumulative iteration and median filtering. After that, we calculate the motion intensity value of the moving objects based on block partition and motion vector information, and then extract the moving targets according to the motion intensity value and eight-neighbored region method. Finally, we detect the vehicle abnormal events from the video sequence using the space distance and motion intensity evaluation method. Experimental results show that the proposed method can accurately detect the abnormal events in video sequence, especially for those videos with fast-moving objects and multiple moving targets.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

常同伟, 梁久祯, 吴秦, 王念兵.基于HEVC的车辆异常事件检测[J].数据采集与处理,2018,33(2):370-378

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  • 收稿日期:2016-06-06
  • 最后修改日期:2016-06-17
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  • 在线发布日期: 2018-07-09