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視頻監(jiān)控中跌倒行為識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2017-10-27 10:11

  本文關(guān)鍵詞:視頻監(jiān)控中跌倒行為識(shí)別


  更多相關(guān)文章: 跌倒行為 自動(dòng)識(shí)別 寬高比 Hu矩人體輪廓離心率 人體軸線角 多特征融合


【摘要】:監(jiān)控視頻中的異常行為檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。人體跌倒行為作為異常行為的一種,可以對(duì)老齡化社會(huì)中的老年人跌倒行為做出實(shí)時(shí)預(yù)警,對(duì)保護(hù)老年人生命安全起到重要作用。本文采用三幀差法與更新運(yùn)動(dòng)歷史圖像相結(jié)合的方法獲取運(yùn)動(dòng)前景,然后采用膨脹形態(tài)學(xué)操作與中值濾波操作,消除前景圖像的噪聲,對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域標(biāo)記采用矩形包圍框來(lái)獲取感興趣區(qū)域的形態(tài)變化,最后采用矩形框的寬高比、人體Hu矩特征、人體輪廓離心率、人體軸線角多特征融合來(lái)識(shí)別跌倒異常行為,對(duì)識(shí)別出的異常行為實(shí)時(shí)報(bào)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明對(duì)固定背景的監(jiān)控視頻中的單人跌倒異常行為識(shí)別,文中的算法具有很強(qiáng)的魯棒性與穩(wěn)定性。
【作者單位】: 大連民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;北方民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】跌倒行為 自動(dòng)識(shí)別 寬高比 Hu矩人體輪廓離心率 人體軸線角 多特征融合
【基金】:遼寧省教育廳科學(xué)基金項(xiàng)目(L2014544) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(DC201502030201;DC201502030404)
【分類號(hào)】:TP391.41
【正文快照】: 隨著社會(huì)老齡化的發(fā)展,“空巢老人”的人數(shù)和所占的比例越來(lái)越高,老年人的健康問(wèn)題也是越來(lái)越突出[1-5]。跌倒行為是老年人人群多發(fā)的行為,也是給老年人身體健康帶來(lái)最嚴(yán)重后果的一種不可預(yù)測(cè)的行為。發(fā)生跌倒,如果不能及時(shí)得到救治,就可能會(huì)出現(xiàn)生命危險(xiǎn)。鑒于以上需求,許多

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 顧鑫;王海濤;汪凌峰;王穎;陳如冰;潘春洪;;基于不確定性度量的多特征融合跟蹤[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2011年05期

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5 陳增照;何秀玲;楊揚(yáng);董才林;;基于多特征融合的票據(jù)分類技術(shù)及應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年09期

6 周斌;林喜榮;賈惠波;宋榕;;多特征融合的手背血管識(shí)別算法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年02期

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10 沈才梁;許雪貴;許方恒;龍丹;;多特征融合的人臉檢測(cè)[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2009年11期

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3 李玉峰;鄭德權(quán);趙鐵軍;;基于SVM和多特征融合的圖像分類[A];第四屆全國(guó)信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(上)[C];2008年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 劉明華;復(fù)雜環(huán)境下基于多特征融合的目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究[D];青島科技大學(xué);2016年

2 田綱;基于多特征融合的Mean shift目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2011年

3 徐志剛;基于多特征融合的路面破損圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2012年

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5 初紅霞;基于均值移動(dòng)和粒子濾波的目標(biāo)跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張巖;基于多特征融合及二部圖匹配的3D目標(biāo)檢索技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

2 計(jì)明明;基于多特征融合的三維模型檢索技術(shù)[D];浙江大學(xué);2015年

3 王慶;基于多特征融合的人體動(dòng)作識(shí)別方法研究[D];上海大學(xué);2015年

4 劉婕;復(fù)雜場(chǎng)景多特征融合粒子濾波目標(biāo)跟蹤[D];重慶理工大學(xué);2015年

5 崔劍;基于多特征融合的分級(jí)行人檢測(cè)方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

6 王珊珊;基于極化SAR非監(jiān)督分類的油膜厚度估算方法研究[D];大連海事大學(xué);2015年

7 肖冠;基于多特征融合的異類傳感器中段目標(biāo)關(guān)聯(lián)算法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 王建榮;基于多特征融合的無(wú)人機(jī)航拍圖像識(shí)別研究[D];成都理工大學(xué);2015年

9 高爽;基于多特征融合的粒子濾波跟蹤算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

10 坎啟嬌;基于多特征融合的多目標(biāo)跟蹤算法[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

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本文編號(hào):1103029

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