視頻監(jiān)控中的目標(biāo)檢測與行為分析.pdf

1、視頻監(jiān)控就是指在不需要人為干預(yù)的情況下，利用計算機視覺和視頻分析的方法對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，并判斷它們的行為，從而做到在完成日常管理外還能對發(fā)生的異常狀況做出反應(yīng)。本課題致力于開發(fā)適合進行實時監(jiān)控的行為識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以運動目標(biāo)的檢測和跟蹤模塊為基礎(chǔ)，對監(jiān)控中運動目標(biāo)產(chǎn)生的行為進行定義和識別，當(dāng)有周邊入侵，展覽區(qū)域抗違規(guī)等違規(guī)行為發(fā)生時，自動的進行行為識別和實時報警，并且抓取事件發(fā)生時的圖像，定位違規(guī)目標(biāo)，能夠使監(jiān)控人員迅

2、速的做出反應(yīng)。此外，為了進一步獲得更普適的人體檢測算法和進行行為分析，研究了圖像人體檢測和三維人體姿態(tài)估計兩個方向，以下是本文所做的工作： (1) 研究并比較了多種背景建模方法，針對視頻監(jiān)控系統(tǒng)中很多應(yīng)用于動態(tài)場景這一特點，采用了包括混合高斯方法以及多信息融合背景建模方法，在此基礎(chǔ)上提出了一個前景檢測的普遍框架。該框架能自動進行噪聲去除，進行前景檢測。 (2)對于目標(biāo)跟蹤來說，一個主要的難點就是跟蹤過程中運動目標(biāo)之間的臨時遮

3、擋問題。為此，我們制定了一種跟蹤策略，將跟蹤過程分為7種不同的事件來處理。跟蹤過程中目標(biāo)經(jīng)常合并和分離，對目標(biāo)匹配提出了較高的要求，我們采用基于顏色直方圖相似度的特征匹配方法來對連續(xù)圖像中的目標(biāo)進行匹配。為了進行行為分析，我們給出了多種行為定義并通過實驗證明了有效性。 (3)進一步，我們研究了基于真實單目圖像下的人體三維姿態(tài)估計。 傳統(tǒng)上，三維姿態(tài)估計往往首先需要進行背景剪除以獲得合適的特征來進行下一步處理。本文中，我們不