發(fā)布時間：2020-06-17 05:05

【摘要】：隨著人類社會的飛速發(fā)展,當今社會中發(fā)生的事件變得越來越復雜,可能發(fā)生的突發(fā)異常事件越來越多。這就需要智能視頻監(jiān)控在安全方面起到比較大的作用。但是現(xiàn)在絕大多數(shù)的視頻監(jiān)控僅僅起到能實時預覽以及存儲監(jiān)控視頻的功能,并不能智能分析當前場景中發(fā)生了什么。很多視頻監(jiān)控都需要派專職人員觀看監(jiān)控視頻并對場景中發(fā)生的事件與行為進行判斷,浪費了人力財力�；谏疃葘W習的暴力行為識別算法的優(yōu)點在于識別率比較高,然而此類算法在實現(xiàn)的過程中存在很多局限性,首先深度學習類算法在訓練的過程中需要大量樣本對模型進行調整,在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集以及實際情況來說,并不能提供足夠多的樣本進行訓練。較少樣本的訓練獲得的模型識別率是比較低的,而且從數(shù)據(jù)集的制作上來說,大量的樣本需要人工標注,時間與人力成本較高。針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中所包含的樣本數(shù)來看并不適合使用深度學習類算法去測試準確率。因此論文選擇以機器學習為基礎的算法進行研究。本文主要以50-80幀的短視頻公共數(shù)據(jù)集以及在實際監(jiān)控場景下采集的視頻為研究對象,提出了一種新的暴力行為檢測算法。提出的算法先將相鄰兩幀的圖像進行幀差以及二值化計算,之后對二值化后的運動團塊屬性來對圖像進行描述。提取了運動團塊的面積,緊湊度,質心間距離三個特征,并且在其后添加了光流能量直方圖,將這些特征橫向拼接成描述子,然后對這些描述子進行處理后作為特征向量送入隨機森林分類器中進行訓練和識別。實驗在公共數(shù)據(jù)集Hockey、Violent flow視頻集以及自己制作的以室內外監(jiān)控視頻為主的數(shù)據(jù)集來進行測試,結果表明該算法不僅僅能夠在公共數(shù)據(jù)集中取得較好的結果,同時也能夠在視頻監(jiān)控場景下取得良好的結果。
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN948.6;TP391.41
【圖文】：

哈爾濱工程大學碩士學位論文場景下，并不會存在拉長的背景團塊。但是相反，非暴力行為的視頻段往往是攝追蹤處在運動中的運動員信息。由于 Hockey 運動的特殊性，所以當運動員追逐，會在一個大范圍內運動，在短時間內出現(xiàn)大量位移。因此存在拉長的運動團塊為非暴力行為場景的一個判斷標準。如圖 3.1 中的（2）中畫白圈的團塊，該團圖中看是觀眾席下面的擋板上的柱子由于攝像設備移動所造成的團塊橫向拉長。于二值化的閾值設置或者是由于背景的模糊導致無法檢測到這些明顯的拉長運，所以由于背景所造成的拉長運動團塊并不一定都會出現(xiàn)在非暴力行為場景。 的（4）和（8）中就不存在這些拉長運動團塊。

（7）遠距離非暴力行為原圖 （8）遠距離非暴力行為二值圖圖 3.2 暴力與非暴力的原圖與二值圖對比最后的實驗中，作者描述了提出算法中兩種特征組合方式，分別為 v1 和征組合方式 v1 使用了最大的 K 個團塊用于提取特征，并獲得了團塊的面的 K 個質心以及這些質心間距離，因此 v1 共有3 K + K ( K 1)/ 2個特征二個特征組合方式 v2 使用以下特征來表征位置和形狀：質心，團塊質心質心間距離。同樣使用面積最大的 K 個團塊用于提取特征，獲得了的區(qū)

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