In this paper, we present a method that is able to detect abnormal behavior of intoxicated people in surveillance videos. We first describe typical behavior patterns of intoxicated people in videos and derive two visual features that distinguish them effectively. We define a motion efficiency as one feature to capture intoxicated motion and the aspect ratio of a bounding box of an object as the other to detect intoxicated postures. For the computation of the proposed visual features, the method detects and tracks individual pedestrians in videos and evaluates their motion trajectories and pose trajectories, respectively. The experimental results on the test dataset on railway platform show that the proposed method is able to detect drunken passengers effectively and robustly in a real environment.
KSP 제안 키워드
Abnormal behavior, Bounding Box, High risk, Motion trajectory, Real environment, Surveillance video, Visual features, aspect ratio, behavior pattern, video surveillance
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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