監(jiān)控視頻中行人異常行為檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、監(jiān)控視頻中的異常行為檢測是視頻監(jiān)控領(lǐng)域極具應(yīng)用價值的研究方向。本文分析了視頻監(jiān)控系統(tǒng)在異常行為檢測方面所面臨的問題，對異常行為檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)形式、其中所涉及的運動信息提取方法以及異常行為檢測方法進行了研究，設(shè)計并實現(xiàn)了一套監(jiān)控視頻中行人異常行為檢測系統(tǒng)。本文的主要工作包括以下幾個方面:
　　(1)設(shè)計了一個監(jiān)控視頻中異常行為檢測系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件框架，通過分層的方法，支持硬件設(shè)備的自由拓展，比如增加監(jiān)控點、增加處理器，同時支持多

2、種算法的靈活切換，包括目標檢測與跟蹤算法，異常行為檢測算法。在該框架的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了一套行人異常行為檢測系統(tǒng)，在硬件和軟件兩個層次完成調(diào)試并實際運行。在易用性和智能化方面，本文對視頻中所發(fā)生的事件進行分類存儲，以方便后期檢索查詢，同時根據(jù)監(jiān)控視頻中有無運動的發(fā)生對監(jiān)控錄像進行壓縮，節(jié)省了存儲空間。
　　(2)研究了視頻中行人的檢測與跟蹤方法。本文一方面通過將幀差法與基于HOG特征的行人檢測器的結(jié)合實現(xiàn)了針對運動行人的串聯(lián)檢測器，另

3、一方面研究并拓展了基于時空上下文學習的目標跟蹤方法，實現(xiàn)了多目標跟蹤，并通過將檢測信息與跟蹤信息的融合，實現(xiàn)了跟蹤的自動初始化和對錯誤跟蹤的自動刪除，提高了準確度。
　　(3)針對校園室外和室內(nèi)不同的監(jiān)控場景，實現(xiàn)基于規(guī)則的異常行為檢測方法，包括越界檢測和周界保護。此外，在對監(jiān)控視頻進行長時間分析的基礎(chǔ)上，建立了行人的運動模型，提出了基于多運動模型的行人異常行為檢測方法，并驗證了方法的有效性。
　　(4)研究了基于前景像素點