基于光流特征的群體異常行為檢測(cè)方法的研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人群密集的公共場(chǎng)所越來越多，如何對(duì)人群進(jìn)行有效的監(jiān)控已經(jīng)成為公共安全中的突出問題。智能視頻監(jiān)控采用計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理和模式識(shí)別等技術(shù)對(duì)人群狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，可以有效的檢測(cè)到人群中的異常行為。本文在研究分析群體異常行為檢測(cè)相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于光流特征的群體異常行為檢測(cè)方法。
　　本文首先對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行了研究分析，在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)使用了混合高斯模型的方法，并對(duì)檢測(cè)到的目標(biāo)區(qū)域使用中值濾波器

2、進(jìn)行平滑去噪處理，可以得到連通性和準(zhǔn)確度更為理想的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。在對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行提取時(shí)，本文在研究分析Harris角點(diǎn)提取算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的多尺度Harris角點(diǎn)提取算法，使用該方法提取的特征點(diǎn)在數(shù)量上更加充足而且性質(zhì)更加穩(wěn)定。其次，在進(jìn)行群體異常檢測(cè)時(shí)，本文先使用金字塔Lucas-Kamde光流法對(duì)提取的特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤匹配，進(jìn)而可以得到群體的光流場(chǎng)，通過光流場(chǎng)中的光流矢量信息提取群體的運(yùn)動(dòng)特征，本文提取的運(yùn)動(dòng)特征包括運(yùn)動(dòng)的