發(fā)布時間：2017-05-23 18:19

  本文關(guān)鍵詞：監(jiān)控視頻的異常行為檢測方法研究與軟件實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能視頻監(jiān)控在當(dāng)今作為主流的安防手段,通過遍布于各類交通領(lǐng)域、住宅小區(qū)等公共場所的攝像頭進(jìn)行監(jiān)控。近年來由于硬件成本的降低,監(jiān)控攝像頭的應(yīng)用也逐步增多,隨之帶來的要處理的信息也呈現(xiàn)幾何式的增長,在人力與物力有限的條件下如何快速、精準(zhǔn)地檢測在公共場所發(fā)生的異常行為顯得尤為重要。智能視頻監(jiān)控技術(shù)也因此得到了社會各界學(xué)者的極大關(guān)注。如今,大部分監(jiān)控系統(tǒng)主要采用人工監(jiān)視的方式進(jìn)行,這就需要工作人員緊盯監(jiān)控設(shè)備,這容易引起人員疲憊、緊張,尤其在工作環(huán)境中,一人要觀察多個場景,往往目不暇接,極易引起疏忽,影響監(jiān)控的效果。如何在海量視頻中獲取有用信息是安防領(lǐng)域關(guān)注的重點。雖然在該領(lǐng)域有諸多學(xué)者參與了研究,但仍然無法滿足現(xiàn)階段要求。安防領(lǐng)域監(jiān)控系統(tǒng)要求能夠自主地判斷異常行為,然而在早期的研究中,需要對行為進(jìn)行預(yù)先定義,無法做到自主的理解并判斷。針對上述問題,本文主要做出了以下工作:1.針對監(jiān)控系統(tǒng)無法自主地判斷異常行為的問題,本文采用無監(jiān)督的判斷方法。該方法具有一定的自適應(yīng)性,無需預(yù)先定義人的行為,通過運動目標(biāo)的軌跡來判斷是否有異常行為,這在公共環(huán)境,尤其是各目標(biāo)行為較難定義時顯得更加有效,適應(yīng)性更強(qiáng)。2.為了解決在初步提取運動前景區(qū)域過程中產(chǎn)生的大量分離碎片這一問題,本文采取多邊形擬合的方法,將屬于同一目標(biāo)區(qū)域的碎片進(jìn)行合并,從而降低了輪廓的復(fù)雜度,這樣能夠更完整地表達(dá)目標(biāo)的行為狀態(tài)。3.初步提取出的運動目標(biāo)軌跡包含了大量噪聲點,與目標(biāo)實際中心位置不符的雜亂點,對后續(xù)軌跡的聚類產(chǎn)生影響。本文采取將運動目標(biāo)軌跡進(jìn)行線段擬合消除此類干擾,并將線段端點代替段落內(nèi)的原始軌跡,可以極大地減少軌跡聚類的運算量,提高處理速度。
【關(guān)鍵詞】：視頻監(jiān)控 目標(biāo)跟蹤 軌跡聚類 異常判斷
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究背景與意義10-12
• 1.2 異常行為檢測研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 目標(biāo)檢測與背景建模方法13
• 1.2.2 運動目標(biāo)跟蹤方法13-14
• 1.2.3 運動目標(biāo)的分類14
• 1.2.4 行為理解14-16
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容16-17
• 1.4 章節(jié)安排17-18
• 第二章 固定場景下的運動目標(biāo)提取18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 本章算法框架18-19
• 2.3 運動目標(biāo)提取方法選擇19-20
• 2.4 初步前景區(qū)域提取20-23
• 2.4.1 傳統(tǒng)背景碼書的建立20-21
• 2.4.2 改進(jìn)的碼書模型與前景提取21-23
• 2.5 運動目標(biāo)的輪廓區(qū)域提取23-27
• 2.6 實驗結(jié)果分析27-31
• 2.7 本章小結(jié)31-32
• 第三章 軌跡形成方法32-51
• 3.1 引言32
• 3.2 算法框架32-33
• 3.3 特征選取與視頻片段分割33-35
• 3.4 輪廓區(qū)域中心提取35-36
• 3.5 運動目標(biāo)跟蹤36-38
• 3.6 運動軌跡的擬合38-43
• 3.7 軌跡片段關(guān)聯(lián)43-50
• 3.7.1 軌跡片段的特征向量提取44-47
• 3.7.2 軌跡關(guān)聯(lián)性的計算47-50
• 3.8 本章小結(jié)50-51
• 第四章 軌跡的聚類與異常檢測51-68
• 4.1 引言51
• 4.2 算法框架51-53
• 4.3 多特征融合的軌跡間相似度53-55
• 4.4 軌跡聚類方法55-61
• 4.4.1 自適應(yīng)軌跡聚類56-57
• 4.4.2 實驗結(jié)果與分析57-61
• 4.5 異常行為的判別準(zhǔn)則61-62
• 4.6 實驗結(jié)果與分析62-67
• 4.7 本章小結(jié)67-68
• 第五章 視頻監(jiān)控系統(tǒng)的軟件實現(xiàn)68-72
• 5.1 引言68
• 5.2 監(jiān)控系統(tǒng)模塊68-69
• 5.3 軟件系統(tǒng)功能設(shè)計69-71
• 5.4 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)及展望72-75
• 6.1 本論文研究總結(jié)72-73
• 6.2 本論文研究展望73-75
• 致謝75-76
• 參考文獻(xiàn)76-81
• 攻碩期間的研究成果81-82

【共引文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：監(jiān)控視頻的異常行為檢測方法研究與軟件實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：388743