本文關(guān)鍵詞：基于光流特征的航站樓旅客異常行為識(shí)別方法研究

  更多相關(guān)文章： 視頻行為分析 光流場 異常行為識(shí)別 群聚 奔跑 打架 行走 旅客 航站樓

【摘要】：近年來,民航業(yè)迅速發(fā)展,客流量日益增多,機(jī)場作為民航客運(yùn)的載體,頻繁發(fā)生旅客鬧事事件。然而傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)依靠人工觀測的方式發(fā)現(xiàn)異常事件,其監(jiān)測有效性與航站樓內(nèi)巨大的監(jiān)控?cái)z像數(shù)量不匹配。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對(duì)旅客異常行為實(shí)時(shí)分析,及時(shí)預(yù)警安全險(xiǎn)情,緩解機(jī)場安全管理壓力。利用視頻行為分析技術(shù),本文針對(duì)視頻旅客出現(xiàn)的快速奔跑、打架斗毆以及聚集圍觀等三類異常行為的檢測與識(shí)別進(jìn)行了詳細(xì)地研究。主要研究工作反映在:相對(duì)于正常行走,將旅客快速奔跑、打架斗毆定義為運(yùn)動(dòng)異常行為,采用了以光流方向區(qū)間為檢測指標(biāo)的運(yùn)動(dòng)異常行為識(shí)別方法。首先,計(jì)算運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測后的行人區(qū)域光流特征,將到的光流方向值分配到一定數(shù)量的角度區(qū)間。然后,統(tǒng)計(jì)出各區(qū)間的光流特征個(gè)數(shù)與光流特征平均幅值,構(gòu)成出描述運(yùn)動(dòng)異常行為的特征量。最后,利用優(yōu)化后的特征量對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,可以有效地得到識(shí)別旅客正常行走、快速奔跑與打架斗毆等3種行為的分類器。針對(duì)中低人群密度場景下,旅客聚集異常行為與其他多人行為的相似性,提出了基于人群密度和角點(diǎn)光流特征的多人典型群集異常行為的檢測方法。首先利用前景二值圖計(jì)算歸一化前景面積與前景分布的二維聯(lián)合熵,獲得人群密度變化特征;同時(shí),利用前景角點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)光流特征,計(jì)算光流動(dòng)能與光流方向熵。根據(jù)群聚行為在人群密度及運(yùn)動(dòng)特征上的表現(xiàn)特點(diǎn),利用不同行為在人群密度及光流特征上表現(xiàn)特點(diǎn)的差異,定義群聚、奔跑兩個(gè)異常判斷指標(biāo);利用閾值法,逐一地識(shí)別出群聚、奔跑、打架及正常行走行為。該方法有效減少了利用單一人群密度特征檢測群聚異常帶來的其他群體行為的誤檢。利用本文提出的不同異常行為的檢測識(shí)別算法,對(duì)多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人體行為視頻庫以及實(shí)測視頻進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的異常行為檢測方法有助于提高航站樓旅客異常行為的識(shí)別性能。
【關(guān)鍵詞】：視頻行為分析 光流場 異常行為識(shí)別 群聚 奔跑 打架 行走 旅客 航站樓
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V35;TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 課題研究背景及意義13-14
• 1.2 課題關(guān)鍵技術(shù)及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 異常行為分析研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 智能監(jiān)控視頻系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容17-18
• 1.4 本文內(nèi)容安排18-20
• 第二章 運(yùn)動(dòng)前景提取技術(shù)20-31
• 2.1 常用動(dòng)目標(biāo)檢測技術(shù)20-22
• 2.1.1 光流分析法20-21
• 2.1.2 時(shí)域差分法21
• 2.1.3 背景差分法21-22
• 2.2 前景提取22-27
• 2.2.1 傳統(tǒng)高斯混合模型22-25
• 2.2.2 改進(jìn)后的高斯混合模型25
• 2.2.3 圖像平滑和形態(tài)學(xué)處理25-27
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 基于光流方向區(qū)間的運(yùn)動(dòng)異常行為檢測識(shí)別研究31-57
• 3.1 算法概述31-32
• 3.2 運(yùn)動(dòng)信息獲取32-37
• 3.2.1 金字塔LK光流法32-36
• 3.2.2 區(qū)域光流特征36-37
• 3.3 行為描述特征建立37-39
• 3.3.1 光流方向直方圖38
• 3.3.2 基于角度區(qū)間的光流平均幅值38-39
• 3.4 特征量優(yōu)化39-44
• 3.5 運(yùn)動(dòng)異常識(shí)別分類44-52
• 3.5.1 支持向量機(jī)原理45-50
• 3.5.2 多分類方法50-52
• 3.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-56
• 3.6.1 行為識(shí)別分類器評(píng)估52-55
• 3.6.2 運(yùn)動(dòng)異常行為檢測結(jié)果及分析55-56
• 3.7 本章小結(jié)56-57
• 第四章 結(jié)合人群密度和運(yùn)動(dòng)信息的群體異常行為檢測識(shí)別研究57-77
• 4.1 算法概述57-58
• 4.2 人群密度估計(jì)58-67
• 4.2.1 攝像機(jī)透視效應(yīng)58-59
• 4.2.2 歸一化前景面積59-62
• 4.2.3 二維聯(lián)合熵62-63
• 4.2.4 人群密度檢測指標(biāo)63
• 4.2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析63-67
• 4.3 基于前景角點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)特征67-70
• 4.3.1 Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測67-68
• 4.3.2 前景角點(diǎn)的光流特征68
• 4.3.3 光流運(yùn)動(dòng)能量68-69
• 4.3.4 光流方向熵69-70
• 4.4 異常行為的檢測指標(biāo)70
• 4.5 群體異常行為識(shí)別分析70-76
• 4.6 本章小結(jié)76-77
• 第五章 總結(jié)與展望77-79
• 5.1 總結(jié)77
• 5.2 展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-85
• 致謝85-86
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文86

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本文編號(hào)：1099371