基于分層貝葉斯模型的智能視頻監(jiān)控中的異常檢測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著計算機視覺處理技術(shù)、電子技術(shù)、通信技術(shù)和智能信息處理技術(shù)的快速發(fā)展,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)在國防建設(shè)、交通管制以及智能安保等眾多領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用。而現(xiàn)有的大多數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)仍依賴于監(jiān)控人員的現(xiàn)場操作,造成了人力資源的浪費,也影響了整個工作系統(tǒng)的效率。因此,對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進行研究并提高視頻監(jiān)控的性能具有重要的理論意義和實用價值。
  目前,智能視頻監(jiān)控方面的研究和應(yīng)用都面臨著很多難題,國內(nèi)外的許多學者投身于該領(lǐng)域的

2、研究,并取得了大量的成果。本文在這些成果的基礎(chǔ)上,主要針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的運動目標特征提取與異常事件檢測兩個步驟進行了研究,主要的工作概括如下:
  1、簡要介紹了智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主要任務(wù)、相關(guān)技術(shù)及其應(yīng)用;概述了貝葉斯方法、分層貝葉斯方法及其基本算法;歸納總結(jié)了常用聚類方法及其適用范圍和優(yōu)缺點;列出了聚類算法的幾個性能指標。
  2、針對視頻文件的非結(jié)構(gòu)化、以像素的形式存儲目標對象的顏色、亮度和位置等低層信息且數(shù)據(jù)量

3、巨大、表現(xiàn)內(nèi)容多樣性的特點。本文將視頻文件進行預處理,借助于比較成熟的文本處理技術(shù)來實現(xiàn)視頻文件的分析。
  3、針對智能視頻監(jiān)控中的運動目標特征提取問題,采用改進的金字塔Lucas-Kanada(PLK)光流法來提取運動目標的特征。傳統(tǒng)的Horn-Schunck光流法屬于稠密光流算法,對于運動不明確的像素,其計算量相當大;而Lucas-Kanada就是一種稀疏光流法,解決了計算量大的問題,然而該方法有很多限制條件,使得該光流法具

4、有很多局限性。PLK光流法的基本思想是構(gòu)造圖像序列的一個金字塔,較高的層是下層平滑后的下采樣形式,原始圖像層數(shù)等于零。該方法提高了滿足運動假設(shè)的可能性,從而實現(xiàn)對快速運動目標的特征提取。針對PLK光流算法中使用的最小二乘方法穩(wěn)健性差的缺點,使用加權(quán)最小二乘法對PLK光流法進行改進。實驗結(jié)果表明:相對于傳統(tǒng)的光流法,改進的PLK光流法具有較好的特征提取效果。
  4、針對智能視頻監(jiān)控中的異常檢測問題,提出了加權(quán)分層貝葉斯模型。該模型

5、的核心思想是對先驗分布的選取采用分層先驗,其基本思路:人們可能同時掌握總體結(jié)構(gòu)和部分細節(jié)的先驗信息,則分階段(層)有步驟地建立模型,當所給定先驗分布中超參數(shù)難以確定時,可以對超參數(shù)再給出一個先驗,第二個先驗稱為超先驗。由先驗和超先驗共同決定的一個新先驗,就稱為分層先驗。該模型將分層貝葉斯分析的理論用于模型的先驗分布假設(shè),有助于消除先驗分布對估計結(jié)果的過度影響,增強估計的穩(wěn)健性,使模型具有較強的適用性。實驗結(jié)果表明:相對于傳統(tǒng)的貝葉斯,該

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