視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)人體檢測(cè)與異常行為分析研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)新興的研究熱點(diǎn)，正受到越來(lái)越多的關(guān)注。其中，視頻監(jiān)控中人體異常行為分析是智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中重要的研究方向，通過(guò)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)視頻內(nèi)容分析達(dá)到對(duì)人體異常行為進(jìn)行智能檢測(cè)的目的，這樣可以將監(jiān)控視頻中大量對(duì)安防無(wú)用的信息過(guò)濾掉，節(jié)約了大量的人力，并解決了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的事后性。本文主要針對(duì)視頻監(jiān)控中運(yùn)動(dòng)人體的異常行為進(jìn)行分析研究，具體涉及到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和人體異常行為檢測(cè)三部分。
　　(1)在目

2、標(biāo)檢測(cè)中，初始背景的建立采用二值化背景模板建模法，通過(guò)幀間差分法不斷更新二值化背景模板，直到二值化背景模板不變，初始背景建立完成。然后，再利用背景減法實(shí)現(xiàn)對(duì)前景目標(biāo)的提取，同時(shí)為了降低光照變化等外部因素的影響，對(duì)背景進(jìn)行自適應(yīng)更新。
　　(2)在目標(biāo)跟蹤中，研究了基于區(qū)域與直方圖匹配相結(jié)合的方法，利用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在相鄰幀的二值化圖像中會(huì)有較大區(qū)域重合實(shí)現(xiàn)目標(biāo)匹配，同時(shí)在目標(biāo)融合和分裂過(guò)程中使用Kalman濾波和直方圖匹配跟蹤。

3、　　(3)在人體異常行為分析中，本文通過(guò)提取運(yùn)動(dòng)人體的特征(質(zhì)心、外接矩形框長(zhǎng)寬比)和運(yùn)動(dòng)軌跡并分析，實(shí)現(xiàn)異常行為檢測(cè)。在人體跌倒檢測(cè)中，采用運(yùn)動(dòng)人體長(zhǎng)高比和質(zhì)心變化作為判斷標(biāo)準(zhǔn)；在人體徘徊檢測(cè)中，研究了基于運(yùn)動(dòng)人體軌跡轉(zhuǎn)角差變化的方法；在遺留物檢測(cè)中，對(duì)存在互聯(lián)關(guān)系(分裂、融合)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)軌跡分析，從而實(shí)現(xiàn)遺留物檢測(cè)。
　　(4)為了驗(yàn)證運(yùn)動(dòng)人體跌倒、徘徊和遺留物檢測(cè)算法的性能，使用Visual C++6.0開(kāi)發(fā)工具和O