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文檔簡介
1、近年來,視頻監(jiān)控系統(tǒng)廣泛應用在人們?nèi)粘I畹亩鄠€領域中,如企業(yè)與居家安防、刑偵、銀行監(jiān)控、醫(yī)院和交通流量監(jiān)控等。但是,現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)只是事后取證的手段,缺乏智能化的事件發(fā)現(xiàn)和報警。人體行為和人群行為監(jiān)控是視頻監(jiān)控的核心,智能化行為判定能夠為人們提供及時可靠的實時信息,對異常事件做出快速反應。因而,視頻監(jiān)控中人體人群行為分析具有重要的現(xiàn)實意義。本文主要完成視頻監(jiān)控中人體行為和人群行為的分析,主要工作如下:
(1)人體行為主要針對
2、于人體運動行為,運動行為獲取運用了前景檢測和目標跟蹤算法。在深入研究了VIBE算法和幀間差分算法之后,本文提出了改進后的前景檢測算法。在此基礎上,使用直方圖匹配優(yōu)化的壓縮感知跟蹤算法,取得較好跟蹤效果。最后,根據(jù)人體運動行為模型,完成人體運動行為判定。
(2)人群行為分析主要針對人群密度估計和人群異常事件判定。本文提出了基于樣本前景像素權(quán)重值的人群密度估計算法。通過樣本視頻進行前景像素權(quán)重值計算,結(jié)合SVM線性分類器完成密度估
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