智能監(jiān)控系統(tǒng)中行為識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能監(jiān)控系統(tǒng)體現(xiàn)著未來(lái)視頻監(jiān)控?cái)?shù)字化、智能化發(fā)展趨勢(shì)，在交通、軍事、公共安全等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文在研究分析目前的相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)上，主要針對(duì)靜止背景下的人體異常行為識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，提出了一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)改進(jìn)算法。該算法基于混合高斯背景模型算法，首先運(yùn)用三幀差分法快速檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域，再使用面積法判斷場(chǎng)景中是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)，如有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)出現(xiàn)就用改進(jìn)的混合

2、高斯背景模型算法檢測(cè)和提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，在滿足實(shí)時(shí)性要求的前提下，確保了良好的目標(biāo)檢測(cè)效果。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方面，研究了Mean-shift跟蹤方法和SIFT特征點(diǎn)的特性，提出了用 SIFT特征點(diǎn)的模值-方向直方圖代替Mean-Shift跟蹤算法中顏色特征，本文算法克服了原算法在目標(biāo)與背景顏色接近、目標(biāo)發(fā)生遮擋時(shí)跟蹤易失效的缺陷。
　　在異常行為識(shí)別方面，分析了行人跳躍、徘徊、奔跑和非法入侵等簡(jiǎn)單異常行為的特點(diǎn)，定義了這幾類

3、異常行為的檢測(cè)規(guī)則，提出了相應(yīng)異常行為的檢測(cè)算法。通過提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡、外接矩形框長(zhǎng)寬比，對(duì)行為跳躍、蹲走等異常行為進(jìn)行檢測(cè)；通過分析、統(tǒng)計(jì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心坐標(biāo)的變化，檢測(cè)行人的徘徊行為；根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心坐標(biāo)與警戒區(qū)域的關(guān)系，做出行人是否闖入警戒區(qū)域的判斷；根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)質(zhì)心坐標(biāo)隨時(shí)間發(fā)生的變化，計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速率，檢測(cè)行人的奔跑行為。
　　本文對(duì)上述各個(gè)算法進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明本文算法可以快速、有效地檢測(cè)出行人的異常行為