【摘要】：針對智能監(jiān)控系統(tǒng)中的行為分析與識別,將隱馬爾可夫模型(Hidden Markov model,HMM)應用到智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的異常事件檢測中。首先應用背景差法將運動目標提取出來。其次將運動目標的形狀、顏色和幀間變化度等特征編碼,生成特征向量。訓練時將特征向量送入HMM訓練得到隱馬爾可夫模型需要的參數(shù)A和B,檢測時將特征向量送入HMM檢測系統(tǒng)檢測是否有異常事件發(fā)生。最后的實驗結果表明,該方法能快速有效地檢測監(jiān)控視頻中的異常事件的發(fā)生。
[Abstract]:Aiming at the behavior analysis and recognition of intelligent monitoring system, hidden Markov model (Hidden Markov model,HMM) is applied to abnormal event detection of intelligent video surveillance system. Firstly, the background difference method is used to extract the moving target. Secondly, the shape, color and inter-frame variation of the moving target are encoded to generate the feature vector. The eigenvector is sent to HMM for training to obtain the parameters A and B needed by hidden Markov model, and the eigenvector is sent to the HMM detection system to detect whether there are abnormal events. Finally, the experimental results show that the method can detect the occurrence of abnormal events in monitored video quickly and effectively.
【作者單位】： 河北建筑工程學院電氣工程系;
【基金】：河北建筑工程學院科研基金(Y-201304,Y-201310)資助項目
【分類號】：TN948.6;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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