Abnormal behavior detection in surveillance systems

Abstract

Globalleşen dünyada sürekli artan insan nüfusu ve önemli yerlerin sayısı, akıllı güvenlik sistemlerine olan ihtiyacı arttırmaktadır. Bu sistemler operatörlere büyük yardım sağlamalarının yanında ters bir durum olması durumunda olaya müdahale süresini kısaltıp can ve mal kayıplarını azaltabilecektir. Bu çalışmada kalabalıkların anormal davranışlarının otomatik tespiti üzerinde çalışılmıştır. Literatürde bu problemin çözümünde geleneksel optik akış temelli yöntemler kullanılmaktadır. Biz ise eğme temelli optik akış ve etki haritası yaklaşımını kullanarak bir algoritma geliştirdik.

Public safety has become an important issue in recent years. Developing smart systems to detect abnormal crowd behavior is crucial to take control of the situation as soon as possible. There have been many studies related to topic. Most of these rely on traditional optical flow algorithms. In this study, we propose a novel algorithm based on High Performance Optical Flow and Influence Map. We validate our algorithm in publicly known dataset and compare the detection performance of our method with some other well known methods in the literature. Key