智能家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中異常行為檢測與識別問題的研究.pdf

1、隨著社會的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人口老齡化已經(jīng)是一個必然的趨勢。老年人是社會中的弱勢群體，在日常生活中極易發(fā)生各種危險。當(dāng)今社會獨生子女?dāng)?shù)量眾多，他們往往因為生活節(jié)奏、工作壓力等因素影響不能陪伴在老人身邊，使許多老年人處于無人照看的狀態(tài)。當(dāng)因為跌倒等原因產(chǎn)生危險時，老年人往往無法獲得及時的救助而釀成重大傷害。因此，建立一套智能的家庭監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，對老年人的行為實時監(jiān)看及分析，并自動檢測出摔倒等異常行為，使老年人能夠及時的得到救助是非常有必要的。<

2、br>　　目前，已有一些針對老年人日常行為活動的家庭檢測方法，但有諸多不足。如基于穿戴式設(shè)備的行為檢測，因為需要老年人攜帶各種傳感設(shè)備在身上，所以大大限制了其在實際生活中的應(yīng)用;而另一種基于活動量信號的行為檢測方法，主要是利用安裝在家庭中的各種傳感器來獲取人體的日?；顒恿?，通過分析建立日常活動模型，利用模型來判斷是否出現(xiàn)異常，這種方法主要依賴于各種特定的傳感設(shè)備。而基于計算機(jī)視覺的老年人家庭行為檢測，因智能監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展及其巨大的實

3、用性，使其越來越受到廣泛的關(guān)注。本論文對基于計算機(jī)視覺的人體異常行為檢測算法開展了研究，主要研究工作如下:
　　(1)提出了一種基于HSV顏色空間和紋理特征相結(jié)合的陰影消除算法，根據(jù)陰影的顏色屬性利用HSV顏色空間進(jìn)行陰影檢測，獲得候選區(qū)域，然后再基于梯度空間信息提取圖像紋理作為補充。最后通過中值濾波和形態(tài)學(xué)處理去除圖像中的噪聲，將獲得的前景輪廓作為下一步特征提取的輸入圖像。
　　(2)采用空間矩和投影直方圖分別提取運動目標(biāo)

4、的形狀特征和統(tǒng)計特征。通過連續(xù)獲取相鄰兩幀圖像質(zhì)心求得歐式距離作為人體的運動特征。將三種特征有效融合，從而包含了行為的空間信息和時間信息，完整描述運動人體的行為。
　　(3)拍攝建立了行為視頻數(shù)據(jù)庫。采用佳能IXUS115HS攝像機(jī)在室內(nèi)環(huán)境下，自行拍攝了模擬老年人各類日常行為的視頻，建立包含了140段視頻的行為數(shù)據(jù)庫OwnDataBase，涉及到六類日常行為，分別是:行走、慢跑、坐下、蹲下、彎腰和跌倒（前跌和后跌）。視頻采集場景