視頻監(jiān)控中異常場景檢測與分析研究.pdf

1、公共安全問題一直倍受人們關(guān)注。如今監(jiān)控設(shè)備已遍布城市每個角落,傳統(tǒng)的人工監(jiān)視的方式意味著大量的人力成本,通過計算機(jī)輔助完成智能視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的搭建工作是智慧城市建設(shè)的重要內(nèi)容。
　　在眾多視頻監(jiān)控問題中,我們最為關(guān)注的通常是那些異常現(xiàn)象。所謂異常,針對不同場景可以有不同的定義。而異?，F(xiàn)象的檢測判定往往需要依賴其他智能視頻監(jiān)控中的技術(shù):運(yùn)動目標(biāo)的檢測與跟蹤,人體動作識別與行為分析,交互行為理解,人群分析等等。
　　本文的研究主要

2、就是針對監(jiān)控場景內(nèi)的異常行為進(jìn)行檢測分析,重點關(guān)注兩個問題:監(jiān)控場景下斗毆行為的檢測判別;老人監(jiān)護(hù)問題研究。
　　本文針對不同的監(jiān)控場景提出了兩種不同的思路來進(jìn)行異常檢測。一種是在目標(biāo)檢測跟蹤的基礎(chǔ)上,通過定位場景中人的位置提取目標(biāo)區(qū)域的運(yùn)動信息,在動作識別的基礎(chǔ)上分析行為的異常。另外一種思路是根據(jù)視頻圖像的紋理特征上出現(xiàn)的異常對場景進(jìn)行分析。前者在能夠準(zhǔn)確地跟蹤定位運(yùn)動目標(biāo)的情況下有比較穩(wěn)健的檢測效果,而后者適用于擁擠人群情況下

3、的異常檢測。另外針對兩種特殊的異常場景問題:斗毆行為檢測、老人監(jiān)護(hù)過程中摔倒等現(xiàn)象的檢測,我們各自提出了可行的方案。針對監(jiān)控場景下斗毆行為,提出采用光流-高斯模型來檢測大運(yùn)動區(qū)域,并使用多尺度掃描窗技術(shù)來搜索可能存在的斗毆區(qū)域,利用光流方向直方圖的信息得到了一種快速檢測的方法。對于老人監(jiān)護(hù)問題,我們利用R-變換與隱馬爾科夫模型HMM相結(jié)合的辦法,先是通過背景模型檢測出人體的輪廓,在人體剪影上使用R-變換來描繪人體的姿態(tài)并結(jié)合隱馬爾科夫模