視頻監(jiān)控下實(shí)時(shí)異常行為檢測(cè)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域?qū)Π踩枨蟮牟粩嘣鲩L(zhǎng)，智能監(jiān)控技術(shù)得到了飛速發(fā)展。在機(jī)場(chǎng)和火車站的安檢、交通管控、國(guó)防安全等方面都在應(yīng)用智能監(jiān)控技術(shù)。傳統(tǒng)的視頻分析主要依靠人，這種監(jiān)控系統(tǒng)無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)在的海量的視頻數(shù)據(jù)，無(wú)法保證監(jiān)控系統(tǒng)的高效和可靠。高效、可靠的智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，能夠提高視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化。
　　在人群中的異常行為檢測(cè)方法中，本文首先對(duì)視頻集合進(jìn)行預(yù)處理從而得到可以直接進(jìn)行處理的視頻序列，之后提取

2、全局的目標(biāo)特征（如時(shí)空特征、運(yùn)動(dòng)矢量特征、運(yùn)動(dòng)矢量直方圖、網(wǎng)格尺度通量特征），然后根據(jù)這些特征對(duì)視頻進(jìn)行異常行為分析，即進(jìn)行以下三步處理：根據(jù)提取的特征能量信息進(jìn)行異常行為分析；若不存在異常，則根據(jù)提取特征的色散性進(jìn)行異常行為分析；若不存在異常，則根據(jù)提取的特征之間的拉格朗日粒子動(dòng)力學(xué)進(jìn)行分析，若依然不存在異常則進(jìn)行局部異常檢測(cè)。在檢測(cè)過(guò)程中，網(wǎng)格尺度特征不僅可以用于全局異常行為檢測(cè)，而且可以用于對(duì)不存在全局異常行為的視頻進(jìn)行局部異常檢

3、測(cè)。
　　接下來(lái)進(jìn)行局部異常行為的檢測(cè)，首先對(duì)正常活動(dòng)進(jìn)行圖像塊提取，對(duì)提取的圖像塊的關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行建模并計(jì)算區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)性，從而得到正?；顒?dòng)模型，然后對(duì)測(cè)試視頻進(jìn)行圖像塊的提取和圖像塊的優(yōu)化，從而判斷是否存在局部異常行為，若存在異常行為則在圖像幀上進(jìn)行標(biāo)注。
　　在UMN數(shù)據(jù)集、UCSD數(shù)據(jù)集和Subway數(shù)據(jù)集上使用本文方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以得出本文的方法可以在存在光照、陰影等干擾的情況下，依然能夠?qū)σ曨l中的異常