本文關(guān)鍵詞：基于智能視頻分析的異常檢測算法及其應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能視頻分析利用計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、視頻分析和模式識別的方法對攝像機(jī)拍攝的視頻序列進(jìn)行智能分析,有效降低漏報(bào)和誤報(bào)現(xiàn)象發(fā)生的概率,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控系統(tǒng)由“被動(dòng)監(jiān)控”到“主動(dòng)監(jiān)控”的轉(zhuǎn)變,有助于用戶對異常事件及時(shí)做出響應(yīng),是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個(gè)新興的應(yīng)用方向和備受關(guān)注的前沿課題。本文首先對基于視頻的周界入侵檢測算法進(jìn)行了研究。為了減小環(huán)境變化、光照、噪聲、圖像質(zhì)量等對智能視頻監(jiān)控入侵檢測方法造成的負(fù)面影響,本文提出利用HOG和傅立葉描述子作為特征,利用SVM訓(xùn)練分類器,實(shí)現(xiàn)對入侵目標(biāo)的準(zhǔn)確識別,排除動(dòng)物、植物等其他干擾因素,從而有效降低系統(tǒng)的誤報(bào)率。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域取得的巨大成功,本文探索了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行行人檢測,改善了傳統(tǒng)的基于HOG的行人檢測方法,所實(shí)現(xiàn)的基于Caffe框架的鐵軌人員入侵檢測取得了顯著效果,在實(shí)驗(yàn)所用測試數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)異的效果。在當(dāng)前社會(huì)人口老齡化和家庭空巢化等問題日益突出的環(huán)境下,基于視頻的跌倒檢測受到越來越多的關(guān)注。本文提出了一種兩步跌倒檢測算法,該算法采用背景相減法快速提取人體輪廓后,根據(jù)人體重心垂直速度和寬高比的變化對人體是否跌倒作出近似判定。最后,提取目標(biāo)Hu不變矩、人體輪廓姿態(tài)信息訓(xùn)練SVM分類器,對近似跌倒作進(jìn)一步判斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以有效的降低目標(biāo)在做深蹲、坐下和轉(zhuǎn)身等動(dòng)作時(shí)產(chǎn)生的誤判。
【關(guān)鍵詞】：異常檢測 智能視頻分析 跌倒檢測 周界入侵檢測
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 論文研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-18
• 1.2.1 周界入侵檢測12-14
• 1.2.2 跌倒檢測14-18
• 1.3 論文研究內(nèi)容18
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)18-20
• 第2章 周界入侵檢測20-31
• 2.1 檢測算法流程20-21
• 2.2 人體目標(biāo)識別算法21-27
• 2.2.1 HOG特征提取22-23
• 2.2.2 FD特征提取23-27
• 2.2.3 分類器并行運(yùn)行27
• 2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析27-29
• 2.4 算法應(yīng)用-翻墻檢測29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第3章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵軌入侵檢測31-38
• 3.1 行人檢測31-32
• 3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)32-34
• 3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)32-33
• 3.2.2 稀疏連接33
• 3.2.3 權(quán)值共享33-34
• 3.3 行人檢測的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)34
• 3.4 行人檢測庫34-35
• 3.5 測試結(jié)果35-36
• 3.6 算法應(yīng)用-寢室入侵檢測36-37
• 3.7 本章小結(jié)37-38
• 第4章 跌倒檢測38-47
• 4.1 算法流程39-40
• 4.2 人體輪廓獲取40-41
• 4.3 特征提取41-44
• 4.3.1 角度特征42
• 4.3.2 Hu不變矩42-43
• 4.3.3 速度特征43-44
• 4.3.4 矩形框特征44
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第5章 結(jié)論與展望47-48
• 5.1 結(jié)論47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-52
• 致謝52-53
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果53

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