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      详细内容

      徘徊行为智能检测

      时间:2020-09-14        阅读:525

         随着视频内容信息的不断丰富和视频应用的不断深入,基于视频序列的应用研究已经成为多媒体的主流。因此,对视频图像序列中运动前景的提取跟踪、分类和行为识别进行了研究。本文在深入总结和分析现有视频序列基本算法的基础上,重点研究了痰液行为检测、人体异常行为检测和残差检测等视频监控领域的异常行为检测。,

      这部作品主要由五个部分组成。引言部分介绍了基于视频序列的研究背景、意义和研究现状,并简要介绍了本文的主要工作和内容安排。

              介绍了几种基于图像序列检测的经典算法,如帧间差分法、背景差分法和光流法。分析了这些经典算法的适用性,给出了实验结果。这些算法的优劣直接影响后续工作的效果。第三章介绍了几种基于运动目标图像序列跟踪的经典算法,如均值漂移跟踪算法、Camshift跟踪算法和基于预测的卡尔曼跟踪算法。

              这些算法可以解决一些问题,也有一定的局限性。因此,本文提出了两种算法,一种是结合卡尔曼预测的均值跟踪算法,另一种是结合形状和颜色特征的均值漂移算法。两种算法从不同角度对跟踪结果进行优化,使跟踪效果更加准确。第四章主要研究智能视频控制中的三种异常行为/事件检测。

              分别是:痰液行为检测、人体异常行为检测和残留检测。痰行为的检测,本文采用离散曲率熵确定算法来检测行人的ROI的蹲行为(的),一旦徘徊条件满足,警报。对于人体异常行为的检测,本文采用自适应离群点判断方法对人体异常行为进行检测,实验证明了该方法的有效性。对于残差的检测,采用经典的码本建模方法。利用实时更新背景和实时更新背景进行差分运算,得到残差图像。当剩余部分超过一定的时间,就会发出警报。这些算法都是基于对运动目标的检测和跟踪。因此,效果的好坏直接影响到异常行为/事件的检测。


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