本文關(guān)鍵詞：基于異常行為識別在公共區(qū)域的安全防范建模，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)階段在各公共場所,如:銀行、學(xué)校、居民住宅小區(qū)、事業(yè)單位等,對公共安全保障要求越來越高,傳統(tǒng)技術(shù)有身份證讀取鑒別、手動登記、RFID跟蹤定位、攝像頭監(jiān)督、與警綜平臺安全接入等,存在多種問題:安全系統(tǒng)自身反應(yīng)過慢、硬件設(shè)施老化嚴(yán)重、數(shù)據(jù)庫檢索效率低、告警不及時(shí)等。這些問題的存在影響公共場所的安全。隨著技術(shù)的發(fā)展,技術(shù)人員不斷對軟件、硬件設(shè)備更新。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中將人體異常行為識別的研究應(yīng)用到公共安全領(lǐng)域,能夠有效的預(yù)防犯罪行為發(fā)生,大大提高了公共區(qū)域的安全保障。本文基于人體形態(tài)對人體行為識別分析,分析出是否有異常行為,將異常行為按級別進(jìn)行分類,級別較高(識別出為嚴(yán)重異常行為)進(jìn)行自動告警,并對其進(jìn)行備份數(shù)據(jù),級別中等(可能為異常行為)對其進(jìn)行提醒,級別低(正常行為)不做處理。首先本文介紹人體行為識別背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對國內(nèi)外現(xiàn)狀進(jìn)行概括、分析。然后實(shí)現(xiàn)并輸入視頻數(shù)據(jù),對圖像進(jìn)行預(yù)處理(分幀處理:把視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成連續(xù)的圖像序列),提取人體運(yùn)動關(guān)鍵幀:一組視頻數(shù)據(jù)包括成千上萬個(gè)幀,找到具有代表性的運(yùn)動關(guān)鍵幀。目標(biāo)檢測:去除背景,提取人體目標(biāo)。在本實(shí)驗(yàn)中視頻數(shù)據(jù)是現(xiàn)存的,不需要攝像頭捕獲,應(yīng)用靜態(tài)背景下的模板匹配算法:將預(yù)處理后的人體運(yùn)動圖像與模板庫中的圖像進(jìn)行匹配,提取關(guān)鍵幀后,要對圖像進(jìn)行濾波、去噪處理,匹配前要對圖像進(jìn)行歸一化。依據(jù)匹配結(jié)果判斷是否是異常行為,將行走、招手、點(diǎn)頭等定義為正常行為,將大幅度揮手、高跳、猛跑等定義為輕幅度異常行為,將揮棍、踢腿等定義為嚴(yán)重異常行為。對檢測的結(jié)果進(jìn)行分類,匹配程度較高認(rèn)為是一定是禁止的行為,進(jìn)行告警并對該行為發(fā)出警告,匹配程度較低認(rèn)為是嫌疑行為,對該區(qū)域的管理人員進(jìn)行提示等。
【關(guān)鍵詞】：公共安全 行為檢測 關(guān)鍵幀 模板匹配
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題研究背景及研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 項(xiàng)目研究創(chuàng)新點(diǎn)11
• 1.4 文章結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第2章 運(yùn)動視頻的編碼、存儲及樣本庫創(chuàng)建13-19
• 2.1 運(yùn)動視頻的捕獲13-14
• 2.2 視頻導(dǎo)入14-15
• 2.3 樣本庫的建立15-18
• 2.4 本章總結(jié)18-19
• 第3章 視頻分幀與處理19-26
• 3.1 視頻分幀19-20
• 3.2 序列幀灰度化20-22
• 3.3 二值化處理22-23
• 3.4 人體運(yùn)動輪廊提取23-25
• 3.5 本章小結(jié)25-26
• 第4章 關(guān)鍵幀提取26-37
• 4.1 濾波去噪26-27
• 4.2 形態(tài)學(xué)處理27-30
• 4.2.1 引言27
• 4.2.2 形態(tài)學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)27-30
• 4.2.3 結(jié)果分析30
• 4.3 運(yùn)動視頻關(guān)鍵幀提取30-36
• 4.3.1 引言30-31
• 4.3.2 關(guān)鍵幀提取算法31-36
• 4.4 本章小結(jié)36-37
• 第5章 人體行為識別與分類37-49
• 5.1 圖像歸一化37-42
• 5.1.1 引言37
• 5.1.2 統(tǒng)一尺寸的大小37-38
• 5.1.3 人體輪廊中心化38
• 5.1.4 等比例縮放38-42
• 5.2 人體行為識別42-43
• 5.3 模板匹配方法在實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用與改進(jìn)43-45
• 5.4 行為分類45-46
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-48
• 5.6 本章小結(jié)48-49
• 第6章 基于音頻的異常行為識別49-52
• 6.1 緒論49
• 6.2 異常聲音49-50
• 6.3 分貝分析50-51
• 6.4 本章小結(jié)51-52
• 第7章 總結(jié)與展望52-54
• 7.1 總結(jié)52-53
• 7.2 展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 致謝58

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