室內(nèi)場(chǎng)景的異常行為檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、智能監(jiān)控系統(tǒng)因其全天候、無間斷、低誤報(bào)實(shí)時(shí)監(jiān)控的優(yōu)點(diǎn)而廣受關(guān)注，其中的目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤和行為識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。
　　針對(duì)室內(nèi)固定場(chǎng)景，深入研究了目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤與行為識(shí)別技術(shù)，并分別針對(duì)存在的問題做出了改進(jìn)。目標(biāo)檢測(cè)部分，將基于Vi B e的背景差法與幀差法融合，通過判斷是否發(fā)生光照變化來選擇對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的方法，解決了 Vi B e算法在光照變化的情況下檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不準(zhǔn)確的問題。目標(biāo)跟蹤部分，利

2、用卡爾曼濾波器的運(yùn)動(dòng)估計(jì)來改進(jìn)Camshift目標(biāo)跟蹤算法，通過Bhattacharyya距離和遮擋率來判斷目標(biāo)是否被遮擋以及被遮擋的程度，能夠有效解決目標(biāo)在發(fā)生遮擋時(shí)跟蹤不穩(wěn)定的問題。異常行為識(shí)別部分，提出一種改進(jìn)的基于模板匹配的人體目標(biāo)異常行為識(shí)別算法，將改進(jìn)的Hu不變矩和圖像運(yùn)動(dòng)特征結(jié)合組成行為特征向量，采用Hausdorff距離計(jì)算待測(cè)行為特征向量與模板之間的相似性，并通過相應(yīng)的閾值判定待測(cè)行為是否屬于異常行為。
　　實(shí)驗(yàn)