智能視頻監(jiān)控中異常行為檢測(cè)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、智能視頻監(jiān)控主要對(duì)視頻進(jìn)行自動(dòng)分析,從視頻序列中提取關(guān)鍵的信息,發(fā)現(xiàn)和識(shí)別感興趣的異常事件,從而能夠代替人為監(jiān)控或協(xié)助人為監(jiān)控。實(shí)際環(huán)境中光照變化、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)復(fù)雜性、遮擋、目標(biāo)與背景顏色相似、雜亂背景等都會(huì)影響目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性,導(dǎo)致視頻監(jiān)控中異常行為的檢測(cè)與分析出現(xiàn)誤報(bào)和漏報(bào)現(xiàn)象。因此,本文在掌握的圖像處理原理與技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)常用的檢測(cè)和跟蹤算法進(jìn)行了對(duì)比和分析,提出了改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法,進(jìn)而對(duì)視頻監(jiān)控中的一些異常行為檢測(cè)進(jìn)

2、行了研究與實(shí)現(xiàn)。本文的主要工作如下:
　　1、目標(biāo)檢測(cè)方面,針對(duì)光照突變、背景擾動(dòng)等環(huán)境下算法的適應(yīng)性、實(shí)時(shí)性問題,采用了一種改進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法:將像素點(diǎn)劃分為背景點(diǎn)和前景點(diǎn)兩類,然后對(duì)前景點(diǎn)、背景點(diǎn)分別使用聚類算法,最后采用像素級(jí)收斂條件分別建立前景、背景模型,同時(shí)針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)過程中產(chǎn)生的陰影問題提出了一種無閾值自適應(yīng)的陰影消除算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法具有較好的魯棒性,能夠快速準(zhǔn)確的檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
　　2、目標(biāo)

3、跟蹤方面,在研究分析了目前幾種常用的跟蹤算法后,選擇了跟蹤效果和實(shí)時(shí)性表現(xiàn)都較好的KLT特征點(diǎn)跟蹤算法,同時(shí)針對(duì)目標(biāo)跟蹤過程中出現(xiàn)遮擋、合并、分裂等導(dǎo)致特征點(diǎn)漂移的問題,加入了前向-后向校驗(yàn)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文采用的方法具有較高的跟蹤精度與實(shí)時(shí)性,可以對(duì)目標(biāo)持續(xù)進(jìn)行跟蹤。
　　3、異常行為檢測(cè)方面,運(yùn)用本文采用的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù),給出了入侵檢測(cè)、絆線檢測(cè)、徘徊檢測(cè)和遺留物檢測(cè)這幾種常見異常行為檢測(cè)的算法流程,并在搭建的實(shí)