基于監(jiān)控視頻的異常行為檢測研究.pdf

1、基于監(jiān)控視頻的異常行為檢測是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分。在校園監(jiān)控中，主要是對行人和車輛的監(jiān)控。通過異常行為檢測，我們可以在視頻中快速的發(fā)現(xiàn)行人和車輛的異常行為發(fā)生，及時地發(fā)出警報或提供有用的信息，并極大的降低誤報和漏報率。
　　本文在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的框架下，圍繞異常行為檢測問題展開，分為運動目標(biāo)檢測、目標(biāo)分類以及異常行為檢測三個步驟。論文首先對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和分析。
　　然后總

2、結(jié)了幾種常見運動目標(biāo)檢測方法的優(yōu)缺點，提出了一種改進(jìn)的圖像背景提取法，該方法具有計算量小、能夠快速進(jìn)行初始化操作等諸多優(yōu)點。在各種不同室內(nèi)外場景中進(jìn)行測試，實驗結(jié)果表明該方法能夠較為精確的提取運動目標(biāo)。
　　接下來通過級聯(lián)的AdaBoost分類器，從提取出的運動目標(biāo)中分類出車輛。給出了一種測量車輛速度的簡易方法，并對車輛的異常行為如違章停車、超速行駛進(jìn)行了定義。對于提取出除車輛以外的前景，采用Lucas-Kanade光流法統(tǒng)計其角