智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行為識別研究.pdf

1、隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，對監(jiān)控系統(tǒng)的智能分析變得越來越重要。而行為檢測與分析是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，直接影響著整個系統(tǒng)的實用性，因此，行為檢測也就成為了當(dāng)前的研究熱點。目前，行為檢測與分析方法有很多，也沒有形成一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，各個領(lǐng)域的應(yīng)用又各不相同。因此，研究一種具有較強(qiáng)通用性的行為分析方法顯得非常重要。
　　 人體行為識別指對人體運動的模式進(jìn)行分析和識別，是計算機(jī)視覺領(lǐng)域被廣泛關(guān)注的研究熱點。人體行為識別的研究

2、有著廣泛的應(yīng)用價值，它應(yīng)用于的智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，不但能夠高效地完成保障安全的任務(wù)，還能節(jié)省大量的人力物力，給社會帶來很大的經(jīng)濟(jì)效益。
　　 本文首先介紹了行為檢測的基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)，介紹了目標(biāo)檢測方法、目標(biāo)跟蹤方法和行為檢測方法。然后提出了一些具有較強(qiáng)通用性的行為分析方法，并運用支持向量機(jī)(SVM)方法，完成了行為檢測。針對靜態(tài)背景下的人體行為檢測與識別技術(shù)進(jìn)行了較深入的研究，主要完成了以下工作：
　　 (1)提出了一

3、種基于運動目標(biāo)運動軌跡的行為識別方法，通過運動目標(biāo)速度判別，能夠從場景中識別出正常行走、跑行為，通過分析位移向量，能夠識別出場景中的徘徊行為，還實現(xiàn)了一種方向異常識別方法。
　　 (2)提出一種基于SVM的行為分類方法，提取高寬比作為特征值，采用SVM進(jìn)行分類，能夠?qū)鼍爸械牡?、下蹲行為進(jìn)行分類。
　　 (3)對于上述各個算法，本文均對研究結(jié)果進(jìn)行實驗。結(jié)果表明，本文中提出的行為檢測與識別方法，可以較準(zhǔn)確、快速地檢測和