視頻中的行人檢測(cè)與異常行為檢測(cè)方法研究.pdf

1、行人檢測(cè)與異常行為檢測(cè)在日常的智能交通、智能監(jiān)控、多媒體搜索領(lǐng)域有著極其廣泛的應(yīng)用。基于以上的技術(shù),我們可以在視頻中有效的發(fā)現(xiàn)行人和監(jiān)控場(chǎng)景下異常行為的發(fā)生。然而由于監(jiān)控場(chǎng)景的變化和行人姿態(tài)的多樣性,為行人檢測(cè)和異常行為檢測(cè)都帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。本文對(duì)于以上兩種技術(shù)分別提出了一種有效的檢測(cè)方法:(1)基于梯度方向直方圖與MILBoost的行人檢測(cè)方法該方法采用梯度方向直方圖,AdaBoost算法,MILBoost算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像中行人的

2、快速檢索。運(yùn)用梯度方向直方圖的方法提取檢測(cè)對(duì)象的特征,首先通過(guò)AdaBoost對(duì)特征進(jìn)行初步的篩選,然后使用MILBoost對(duì)篩選得到的特征進(jìn)行組合訓(xùn)練得到最終判別所需的分類器。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)比我們可以看到:加入了MILBoost的行人檢測(cè)的算法對(duì)于多姿態(tài)、多尺度的行人有很好的檢測(cè)效果。(2)基于光流監(jiān)視器和時(shí)空連通性描述的異常行為檢測(cè)方法該方法基于光流法,將監(jiān)控的場(chǎng)景劃分為多個(gè)區(qū)域,每個(gè)區(qū)域有一個(gè)監(jiān)控器可以對(duì)異常的光流運(yùn)動(dòng)進(jìn)行報(bào)警,