本文選題：行人徘徊檢測 + 圍欄攀爬檢測　； 參考：《海南大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：小區(qū)的安防保障著我們的生活質(zhì)量,隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,將智能視頻分析技術(shù)運用在小區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)中,具有省時省力的作用。自動對視頻監(jiān)控畫面進(jìn)行運動目標(biāo)檢測、跟蹤和行為判斷是當(dāng)前智能視頻分析技術(shù)非常熱門的研究內(nèi)容。本文總結(jié)和比較了幾種經(jīng)典的己有算法,并重點研究了三種小區(qū)內(nèi)異常事件的檢測方法,如行人徘徊檢測、圍欄攀爬檢測和物品遺留與搬移檢測。本文的主要工作可歸納以下五個方面:(1)研究了幀差法、背景差分法和光流法三種運動目標(biāo)檢測算法,并在公共數(shù)據(jù)集和自有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗對比。由于行人在小區(qū)監(jiān)控視頻中的重要性,又重點研究了三種行人檢測的方法,并進(jìn)行比較。(2)研究了均值漂移跟蹤算法、壓縮跟蹤算法和基于時空上下文的跟蹤算法三種經(jīng)典的運動目標(biāo)跟蹤算法,并對這三種算法在公共數(shù)據(jù)集和自有數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗對比。(3)基于上述兩部分的先驗工作,提出了在感興趣區(qū)域內(nèi)進(jìn)行行人檢測再跟蹤,最后基于運動軌跡的位移與路程差來判斷是否有行人徘徊事件發(fā)生的方法,并驗證了方法的有效性。(4)基于攀爬姿勢的獨特性,采用HOG-LBP的聯(lián)合特征,提出了對圍欄中上方的監(jiān)控畫面進(jìn)行二分類檢測來判斷是否有圍欄攀爬事件發(fā)生的方法,并驗證了方法的有效性。(5)基于第一部分的先驗工作,提出了使用不同速率建立兩個混合高斯模型從而來提取在一定時間內(nèi)運動狀態(tài)發(fā)生改變的非背景物體,對該物體進(jìn)行行人檢測,排除為停留的行人后再根據(jù)該物體與背景模型的關(guān)系,從而判斷物品被遺留還是被搬移的方法,并驗證了方法的有效性。
[Abstract]:With the development of computer technology, the application of intelligent video analysis technology in community monitoring system has a time-saving and labor-saving role. Automatic moving target detection, tracking and behavior judgment for video surveillance images are very popular research contents of intelligent video analysis technology. This paper summarizes and compares several classical self-existing algorithms, and focuses on three detection methods of abnormal events in residential areas, such as pedestrian hovering detection, fence climbing detection, and the detection of items left behind and moved. The main work of this paper can be summarized as follows: 1) three kinds of moving target detection algorithms, frame difference method, background difference method and optical flow method, are studied, and the experimental results are compared between the common data set and the own data set. Because of the importance of pedestrian in the video surveillance of residential area, three pedestrian detection methods are studied, and the mean drift tracking algorithm is studied. Compression tracking algorithm and spatio-temporal context based tracking algorithm are three classical moving target tracking algorithms, and the three algorithms are compared with each other on the common data set and the own data set. This paper proposes a method to detect and track pedestrians in the region of interest. Finally, based on the displacement and distance difference of motion trajectory, the method is proposed to judge whether there is a pedestrian hovering event or not, and the validity of the method is verified. 4) based on the uniqueness of climbing posture, a new method is proposed to determine whether there is a pedestrian hovering event or not. Based on the joint features of HOG-LBP, this paper presents a two-class method to detect the monitoring images above the fence to determine whether there is a climbing event in the fence, and verifies the validity of the method based on the priori work of the first part. In this paper, two mixed Gao Si models with different rates are proposed to extract the non-background objects whose motion states change within a certain time, and to detect the objects by pedestrian detection. According to the relationship between the object and the background model, the method of whether the object is left behind or moved is judged, and the validity of the method is verified.
【學(xué)位授予單位】：海南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1884738