本文選題：異常行為識別 + 目標檢測��； 參考：《青島科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：視頻監(jiān)控系統(tǒng)作為安防必不可少的技術手段,在安全防護等各個領域均扮演極其重要的角色,運用到生活的各個方面。將視頻中的無效信息自動過濾掉,不僅能夠提高視頻系統(tǒng)對人體行為識別的實時性,而且能夠較為準確的對行為進行識別。這有效降低人力物力成本,同時能夠降低運算量,實現(xiàn)實時主動預警功能,解決傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的事后性。在運動人體異常行為的識別方面,本文主要進行了以下幾個方面的研究工作。(1)在圖像預處理方面。首先對圖像整體特點進行分析,提出本文圖像預處理的思路。采用圖像增強、灰度變換等方法去除大部分干擾雜質,取得較好的效果。(2)在目標檢測方面。針對本文圖片中的實際情況,并對傳統(tǒng)檢測方法進行實驗分析。為解決傳統(tǒng)單一方法干擾較多且輪廓不完整的缺陷,提出基于改進的GMM背景建模的運動目標檢測,能夠有效去除外界干擾并獲得較為完整地輪廓,提高了系統(tǒng)的實時性及準確性,且在一定程度上對陰影有較好抑制作用。(3)在目標跟蹤方面。區(qū)別于以往的單幀提取,在間隔固定幀選用有代表性的幀圖像,提高識別判斷的準確性,同時提高了系統(tǒng)的時效性。采用基于Kalman與Mean Shift的混合運動目標跟蹤算法,使得目標跟蹤的綜合性能更加穩(wěn)定高效。(4)在異常行為識別方面。區(qū)別于傳統(tǒng)的單人行為識別,采用狀態(tài)空間法建立多人的標準行為數據庫,同時進行多人行為比對,減少行為匹配的時間,有效的提高了系統(tǒng)的時效性。再利用隱馬爾可夫模型對人體行為進行識別研究。通過人體異常行為識別仿真實驗,驗證了本文的算法具有較強的時效性及準確性。
[Abstract]:Video surveillance system, as an indispensable technical means of security, plays an extremely important role in various fields, such as security and protection, and is applied to every aspect of life. Filtering out the invalid information automatically can not only improve the real-time performance of human behavior recognition, but also recognize the behavior accurately. This can effectively reduce the cost of manpower and material resources, reduce the amount of computation, realize the real-time active early warning function, and solve the hindsight of traditional video surveillance system. In the aspect of recognition of abnormal behavior of moving human body, this paper mainly studies the following aspects. (1) in image preprocessing. Firstly, the whole character of the image is analyzed, and the idea of image preprocessing in this paper is put forward. Image enhancement and gray level transformation are used to remove most of the interference impurities. (2) in target detection. According to the actual situation in this paper, the traditional detection method is analyzed experimentally. In order to solve the problem that the traditional single method has many interference and incomplete contour, a moving target detection method based on improved GMM background modeling is proposed, which can effectively remove the external interference and obtain a more complete contour. The real-time and accuracy of the system are improved, and the shadow is suppressed to a certain extent. (3) in the aspect of target tracking. Different from the previous single frame extraction, the representative frame images are selected at fixed intervals to improve the accuracy of recognition and judgment, and to improve the timeliness of the system. A hybrid moving target tracking algorithm based on Kalman and mean shift is adopted, which makes the performance of target tracking more stable and efficient. (4) recognition of abnormal behavior. Different from the traditional single person behavior recognition, the state space method is used to establish the multi-person standard behavior database, and the multi-person behavior comparison is carried out at the same time, which reduces the time of behavior matching and effectively improves the timeliness of the system. Then the hidden Markov model is used to identify human behavior. The simulation results show that the proposed algorithm is time-efficient and accurate.
【學位授予單位】：青島科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2064156