【摘要】：視頻監(jiān)控系統(tǒng)在公共安全領(lǐng)域發(fā)揮著日益重要的作用,隨著城市各個(gè)公共場(chǎng)合安設(shè)的攝像頭數(shù)量越來越多,視頻的數(shù)據(jù)量也呈爆炸式增長,如何實(shí)現(xiàn)智能化監(jiān)控成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn),而智能視頻監(jiān)控中研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)就是人體行為的分析和識(shí)別,其應(yīng)用十分廣泛,如在人機(jī)交互和運(yùn)動(dòng)分析等領(lǐng)域。某些特定的行為如攀爬行為的檢測(cè)同樣具有廣闊的應(yīng)用前景,如小區(qū),廠房,特別是在監(jiān)獄,倉庫等特殊場(chǎng)所。目前智能化的監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)取得了一定的發(fā)展,但是由于人體姿態(tài)的多樣性和拍攝背景的復(fù)雜性,使得針對(duì)人體的視頻監(jiān)控技術(shù)目前依然沒有取得理想的結(jié)果。攀爬行為識(shí)別需要解決兩個(gè)問題,一是檢測(cè)問題,檢測(cè)圖片或者視頻中是否有人體;二是識(shí)別問題,對(duì)人體的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行提取,通過對(duì)比模型識(shí)別出人體的行為。本文在這兩點(diǎn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了人體攀爬識(shí)別系統(tǒng),對(duì)人體的攀爬行為進(jìn)行智能化的檢測(cè)和分析,取得的主要成果如下:1.針對(duì)視頻中人體的多樣性問題,提出了一種基于可變形部件模型和顏色特征的多決策的人體檢測(cè)方法,其基本思想是:首先使用可變形部件模型對(duì)圖像進(jìn)行初步的檢測(cè),然后判斷檢測(cè)的得分是否大于設(shè)定閾值,如果大于閾值且不在可疑區(qū)間,則判定為人體,如果在可疑區(qū)間則進(jìn)一步對(duì)目標(biāo)進(jìn)行顏色特征檢測(cè)并將檢測(cè)的得分作為最終的判斷結(jié)果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于可變形部件模型和顏色特征的多決策檢測(cè)方法能夠在一定程度上提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率。2.利用可變形部件模型和密集軌跡特征,開發(fā)了一套人體攀爬檢測(cè)系統(tǒng),系統(tǒng)分為三大模塊,分別是運(yùn)動(dòng)檢測(cè)模塊、人體檢測(cè)模塊和攀爬識(shí)別模塊。檢測(cè)流程是首先對(duì)視頻中動(dòng)態(tài)區(qū)域進(jìn)行前景分離,提取需要檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)區(qū)域,然后使用可變形部件模型對(duì)運(yùn)動(dòng)區(qū)域進(jìn)行人體檢測(cè),最后使用密集軌跡特征對(duì)人體的行為進(jìn)行識(shí)別,如果是攀爬則進(jìn)行標(biāo)注或報(bào)警,達(dá)到智能化的人體攀爬監(jiān)控目的。
[Abstract]:Video surveillance system is playing an increasingly important role in the field of public security. With the increasing number of cameras installed in various public places in cities, the amount of video data is also increasing explosively. How to realize intelligent surveillance has become a hot topic in current research, and the emphasis and difficulty of intelligent video surveillance is the analysis and recognition of human body behavior, which is widely used in the fields of human-computer interaction and motion analysis. The detection of certain behaviors such as climbing behavior also has a broad application prospect, such as community, factory building, especially in prison, warehouse and other special places. At present, intelligent monitoring system has made some progress, but due to the diversity of human posture and the complexity of shooting background, the video surveillance technology for human body has not yet achieved the desired results. There are two problems to be solved in the identification of climbing behavior, one is to detect whether there is a human body in a picture or video, the other is to identify the human body's behavior by extracting the motion characteristics of the human body. In this paper, a human climbing identification system is constructed on the basis of these two points, and the intelligent detection and analysis of human climbing behavior are carried out. The main achievements are as follows: 1. Aiming at the diversity of human body in video, a human body detection method based on deformable component model and color feature is proposed. The basic idea of the method is as follows: firstly, the deformable component model is used to detect the image. Then it is determined whether the test score is greater than the set threshold, and if the threshold is greater than the threshold and is not in a suspicious interval, then it is judged to be a human body, If the target is further detected by color features in the suspicious interval and the detected score is taken as the final judgment result, the experimental results show that, Multi-decision detection method based on deformable component model and color feature can improve the detection accuracy to some extent. 2. Based on the deformable component model and the dense track characteristics, a human climbing detection system is developed. The system is divided into three modules: motion detection module, human body detection module and climbing identification module. The detection process is to separate the foreground of the dynamic region in the video, extract the moving region to be detected, and then use the deformable component model to detect the moving region. Finally, the human behavior is identified by using the dense trajectory features, and if climbing, it is marked or alerted to achieve the purpose of intelligent human climbing monitoring.
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TN948.6

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本文編號(hào)：2418296