【摘要】：隨著人類社會(huì)的飛速發(fā)展,當(dāng)今社會(huì)中發(fā)生的事件變得越來越復(fù)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(shí)時(shí)預(yù)覽以及存儲(chǔ)監(jiān)控視頻的功能,并不能智能分析當(dāng)前場(chǎng)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(duì)場(chǎng)景中發(fā)生的事件與行為進(jìn)行判斷,浪費(fèi)了人力財(cái)力�；谏疃葘W(xué)習(xí)的暴力行為識(shí)別算法的優(yōu)點(diǎn)在于識(shí)別率比較高,然而此類算法在實(shí)現(xiàn)的過程中存在很多局限性,首先深度學(xué)習(xí)類算法在訓(xùn)練的過程中需要大量樣本對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整,在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集以及實(shí)際情況來說,并不能提供足夠多的樣本進(jìn)行訓(xùn)練。較少樣本的訓(xùn)練獲得的模型識(shí)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(biāo)注,時(shí)間與人力成本較高。針對(duì)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(xué)習(xí)類算法去測(cè)試準(zhǔn)確率。因此論文選擇以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的算法進(jìn)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(shí)際監(jiān)控場(chǎng)景下采集的視頻為研究對(duì)象,提出了一種新的暴力行為檢測(cè)算法。提出的算法先將相鄰兩幀的圖像進(jìn)行幀差以及二值化計(jì)算,之后對(duì)二值化后的運(yùn)動(dòng)團(tuán)塊屬性來對(duì)圖像進(jìn)行描述。提取了運(yùn)動(dòng)團(tuán)塊的面積,緊湊度,質(zhì)心間距離三個(gè)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(duì)這些描述子進(jìn)行處理后作為特征向量送入隨機(jī)森林分類器中進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別。實(shí)驗(yàn)在公共數(shù)據(jù)集Hockey、Violent flow視頻集以及自己制作的以室內(nèi)外監(jiān)控視頻為主的數(shù)據(jù)集來進(jìn)行測(cè)試,結(jié)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(jié)果,同時(shí)也能夠在視頻監(jiān)控場(chǎng)景下取得良好的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN948.6;TP391.41
【圖文】：

哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文場(chǎng)景下，并不會(huì)存在拉長(zhǎng)的背景團(tuán)塊。但是相反，非暴力行為的視頻段往往是攝追蹤處在運(yùn)動(dòng)中的運(yùn)動(dòng)員信息。由于 Hockey 運(yùn)動(dòng)的特殊性，所以當(dāng)運(yùn)動(dòng)員追逐，會(huì)在一個(gè)大范圍內(nèi)運(yùn)動(dòng)，在短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)大量位移。因此存在拉長(zhǎng)的運(yùn)動(dòng)團(tuán)塊為非暴力行為場(chǎng)景的一個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)。如圖 3.1 中的（2）中畫白圈的團(tuán)塊，該團(tuán)圖中看是觀眾席下面的擋板上的柱子由于攝像設(shè)備移動(dòng)所造成的團(tuán)塊橫向拉長(zhǎng)。于二值化的閾值設(shè)置或者是由于背景的模糊導(dǎo)致無法檢測(cè)到這些明顯的拉長(zhǎng)運(yùn)，所以由于背景所造成的拉長(zhǎng)運(yùn)動(dòng)團(tuán)塊并不一定都會(huì)出現(xiàn)在非暴力行為場(chǎng)景。 的（4）和（8）中就不存在這些拉長(zhǎng)運(yùn)動(dòng)團(tuán)塊。

（7）遠(yuǎn)距離非暴力行為原圖 （8）遠(yuǎn)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(duì)比最后的實(shí)驗(yàn)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(gè)團(tuán)塊用于提取特征，并獲得了團(tuán)塊的面的 K 個(gè)質(zhì)心以及這些質(zhì)心間距離，因此 v1 共有3 K + K ( K 1)/ 2個(gè)特征二個(gè)特征組合方式 v2 使用以下特征來表征位置和形狀：質(zhì)心，團(tuán)塊質(zhì)心質(zhì)心間距離。同樣使用面積最大的 K 個(gè)團(tuán)塊用于提取特征，獲得了的區(qū)

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本文編號(hào)：2717116