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目前公共場所人群異常行為檢測的異常種類檢測準確率較低，且多數對突然奔跑等部分異常行為無法識別。為此，提出一種基于YOLO_3與稀疏光流的人群異常行為識別算法，通過檢測小團體異常為群體異常預警與采取相應的應急措施提供充足的時間。為方便定位異常發生區域，將視頻分割為多個子區域，通過獲取子區域的圖像樣本進行誘發群體異常的小團體異常檢測，利用改進YoLO_3神經網絡對傳統算法較難檢測行人持棍、持槍、持刀與面部遮擋等異常進行檢測，在未檢測到上述異常誘因時，使用稀疏光流法獲取人群平均動能與運動方向熵，將得到的特征數據通過PSO-ELM進行分類，區分正常行為與同向突散或無規則突散。實驗結果表明，與現有同類算法相比，該算法能有效檢測行人持械與面部遮擋等小團體異常，并且定位異常發生區域的準確率達到98.227%。
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