公共場(chǎng)合打架和搶劫行為識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、目前在海量監(jiān)控視頻中發(fā)生的打架斗毆以及搶劫等惡劣行為，人工用眼睛無法對(duì)視頻進(jìn)行長時(shí)間持續(xù)性的觀測(cè)，如何實(shí)時(shí)的對(duì)監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別是智能安防領(lǐng)域不斷研究的課題。
　　本文主要研究復(fù)雜背景環(huán)境和多人流環(huán)境中運(yùn)動(dòng)人體的異常行為識(shí)別，研究內(nèi)容分為目標(biāo)的有效跟蹤和異常行為識(shí)別兩點(diǎn)：通過混合高斯背景建模的背景差分法實(shí)現(xiàn)視頻下運(yùn)動(dòng)人體快速檢測(cè)，實(shí)時(shí)記錄每個(gè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，當(dāng)目標(biāo)正常行走時(shí)采用經(jīng)驗(yàn)距離結(jié)合分塊直方圖匹配的方法進(jìn)行跟

2、蹤;當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)遮擋、交匯和丟失的情況時(shí)，采用卡爾曼濾波結(jié)合區(qū)域光流角點(diǎn)跟蹤算法，對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的位置進(jìn)行預(yù)測(cè)的同時(shí)利用光流角點(diǎn)的微觀跟蹤進(jìn)行位置校正，實(shí)現(xiàn)每個(gè)目標(biāo)的有效跟蹤；通過區(qū)域加權(quán)光流直方圖初步確定可能打架的目標(biāo)，再使用SVM分類器結(jié)合HOG特征訓(xùn)練的上半身攻擊行為分類器檢測(cè)是否具有打架動(dòng)作，最后通過加權(quán)梯度直方圖對(duì)檢測(cè)到的出拳胳膊位置計(jì)算直方圖變化率，變化頻率高于閾值且持續(xù)20幀以上則識(shí)別為打架行為;通過搭建異常速度模型，比對(duì)區(qū)域光