智能視頻監(jiān)控中的異常行為檢測(cè).pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，它是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、圖像視頻處理技術(shù)和人工智能技術(shù)對(duì)監(jiān)控視頻的內(nèi)容進(jìn)行高層語(yǔ)義分析，并且根據(jù)分析的結(jié)果對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行控制，從而使視頻監(jiān)控系統(tǒng)具有較高的智能化水平。由于其實(shí)際意義重大，被越來(lái)越多的應(yīng)用于公共安全監(jiān)控、醫(yī)療看護(hù)、交通管理、顧客服務(wù)等眾多的領(lǐng)域，具有重要的理論價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。
　　 本文研究了智能視頻監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)，包括視頻采集、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和

2、異常檢測(cè)四個(gè)部分。
　　 視頻采集方面，通過(guò)德加拉采集卡和攝像頭、計(jì)算機(jī)等硬件，使用采集卡提供的SDK完成了對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景的視頻采集工作。
　　 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，系統(tǒng)的介紹了幀差法、光流法和背景差分三種方法，并確定使用背景差分算法完成課題運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究，背景差分算法的難點(diǎn)和重點(diǎn)是背景模型的選取，針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，選擇了混合高斯背景模型。本文介紹了基于混合高斯模型的背景差分算法，然后系統(tǒng)的介紹了OpenCV中對(duì)于混合高斯模型

3、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)，最后對(duì)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行了陰影消除和形態(tài)學(xué)處理，獲得了較好的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　 運(yùn)動(dòng)跟蹤方面，系統(tǒng)介紹了基于模型、基于區(qū)域、基于活動(dòng)輪廓和基于特征的跟蹤算法，詳細(xì)介紹了當(dāng)前流行的均值漂移算法和以此為基礎(chǔ)的Camshift算法，最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，獲得了較好的效果。
　　 異常檢測(cè)方面，定義了四種異常行為，通過(guò)運(yùn)動(dòng)軌跡分析完成了警戒線/禁區(qū)入侵異常的判斷，通過(guò)直方圖巴氏距離和輪廓相似性的算法完成了棄置/移出物品異