视频监控系统中行人群体性行为的识别问题一直是国内外学者研究的热点问题。针对已有研究中知识管理和融合的缺乏以及子算法的冗余等现状,本书主要以视频图像中行人图元为很小粒度,对行人骨架属性信息、人数属性信息等进行研究;并依据行人属性信息间的关联关系,基于模糊逻辑规则对行人异常行为进行建模,并通过实例来检验模型算法的有效性。本研究属于社会公共安全管理、应急管理、大数据挖掘与人工智能的交叉与渗透,对实现监控视频大数据下的行人群体性行为识别具有一定的理论与实践意义。本书可供公共安全管理、大数据等相关领域研究人员阅读参考。