智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中行人的異常行為研究.pdf

1、隨著監(jiān)控市場(chǎng)的不斷壯大，智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)得到了越來越多的關(guān)注。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)通過自動(dòng)實(shí)時(shí)的分析監(jiān)控場(chǎng)景，提取出有用的信息，節(jié)約了大量的人力物力，解決了傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的缺點(diǎn)。行人作為監(jiān)控的主要目標(biāo)，其異常行為檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控的重點(diǎn)，又由于行人是非剛性的，有多種形態(tài)，所以行人異常行為檢測(cè)也是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的難點(diǎn)。本文針對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人異常行為進(jìn)行分析，主要研究了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤和行人異常行為檢測(cè)三個(gè)模塊。
　　本文對(duì)所用

2、基礎(chǔ)技術(shù)做了比較研究后深入分析了幾種方法。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)模塊中，采用背景差分法實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。提出了一種改進(jìn)的二值化背景模板建模法建立初始背景，同時(shí)為了降低外界因素的影響，對(duì)背景進(jìn)行自適應(yīng)更新。在目標(biāo)跟蹤模塊中，對(duì) Kalman濾波跟蹤進(jìn)行了深入的研究，利用 Kalman濾波器對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)下一幀中信息進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用面積和直方圖相結(jié)合的匹配方法實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定實(shí)時(shí)的跟蹤。在行人異常行為檢測(cè)模塊中，提出多種特征的異常行為檢測(cè)方法，分析行人跌倒和