基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能視頻監(jiān)控異常分析方法研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是機(jī)器視覺(jué)研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，具有重要的實(shí)用價(jià)值和廣闊的發(fā)展前景。智能視頻監(jiān)控技術(shù)主要包括對(duì)視頻序列的自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)識(shí)別和行為理解等方面的內(nèi)容。在一些場(chǎng)合，對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景中人群事件的分析也是智能視頻監(jiān)控研究的重要內(nèi)容之一。本文運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對(duì)人群的異常識(shí)別方法進(jìn)行了研究，主要包括人群的密度估計(jì)和數(shù)量估計(jì)、人群的聚散模式識(shí)別和低密度人群的異常行為識(shí)別三部分內(nèi)容。
　　 運(yùn)用圖像的紋理分析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)人

2、群的密度和數(shù)量的估計(jì)。首先進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)得到目標(biāo)的前景圖像，然后計(jì)算人群圖像的灰度共生矩陣，以灰度共生矩陣的對(duì)比度、熵、能量和均勻度為特征值，運(yùn)用支持向量機(jī)對(duì)人群的密度進(jìn)行估計(jì)，同時(shí)采用線性回歸方法實(shí)現(xiàn)人群的數(shù)量估計(jì)。由于提取目標(biāo)圖像的紋理特征，克服了背景對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響，提高了估計(jì)的準(zhǔn)確性。
　　 針對(duì)中高密度人群，提出一種基于運(yùn)動(dòng)角點(diǎn)統(tǒng)計(jì)特性的人群聚散事件識(shí)別的改進(jìn)方法。方法首先提取圖像的角點(diǎn)，然后采用背景差法提取前景目標(biāo)并建

3、立掩模模板，利用模板掩模獲取目標(biāo)角點(diǎn)，最后通過(guò)分析目標(biāo)角點(diǎn)的協(xié)方差矩陣行列式值的變化規(guī)律，分別采用閾值法和支持向量機(jī)的方法，實(shí)現(xiàn)人群聚散模式的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的方法克服了人群聚集后靜止目標(biāo)的角點(diǎn)被判作背景角點(diǎn)的影響，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。
　　 針對(duì)低密度人群的異常行為分析，采用基于目標(biāo)跟蹤的方法實(shí)現(xiàn)低密度人群的異常行為識(shí)別。首先運(yùn)用Meanshift算法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，提取目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度、速度變化幅度和軌跡變化幅度等特征，