几类目标异常行为的视频监控研究

发布时间：2017-10-22 16:29

  本文关键词：几类目标异常行为的视频监控研究

  更多相关文章： 图像识别 背景建模 异常行为 烟雾检测

【摘要】：本文以视频监控技术为依托,对典型的人体异常行为和船舶碰撞烟雾检测进行分析研究。首先有针对性地介绍了图像识别、计算机视觉和视频监控技术方面的基础知识,以及当前的研究现状和应用情况。针对视频中常见的光照和阴影对检测结果造成影响的问题,论述图像去噪与增强算法去除阴影和光照,为后续视频监控智能分析提供扎实的基础。 然后介绍当前常用的背景建模算法并结合本文实际检测要求,对比选出适合本文应用场景的背景建模和前景提取算法。本文将人体异常行为分为简单异常行为和复杂异常行为两种。前者通过计算前景区域的质心运动轨迹和最小外接矩形的宽高比变化来检测。后者由于运动复杂,质心运动和宽高比变化检测并不能胜任,遂引入金字塔光流法计算窗口内光流场,并通过统计光流场的混乱程度鉴定是否发生异常。 船舶烟雾检测因为其常伴有水波反光和湖面风吹而具有一定的特殊性,本文根据烟雾的静态特征和动态特征两大方面提出一种融合烟雾多个特征的快速检测方法,静态特征包括颜色特征、轮廓不规则性特征,动态特征包括面积扩散特征、半透明性特征。利用颜色模型、轮廓不规则性提取初步的疑似烟雾区块,利用面积扩张属性再排除一些检测的干扰,最终通过二维离散小波变换获得精确的冒烟区,找到具有烟雾特征的像素并标记。 本文在研究视频图像基础知识和图像识别经典算法的基础上,加入自己的想法,通过实验分析验证,初步实现了典型的人体异常行为和船舶烟雾检测,为后续进一步的研究打下基础。
【关键词】：图像识别 背景建模 异常行为 烟雾检测
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 目录8-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 基于视频监控的异常行为检测技术13-18
• 1.3.1 智能视频监控技术概述13-16
• 1.3.2 不同场景异常行为分类16-17
• 1.3.3 基于视频监控的异常行为检测概述17-18
• 1.4 课题研究主要内容及论文框架18-19
• 1.5 本章小结19-20
• 2 视频监控图像预处理20-37
• 2.1 引言20
• 2.2 图像采集与格式转换20-23
• 2.3 图像的色彩空间及转换23-25
• 2.4 图像去噪与图像增强25-31
• 2.5 图像光照和阴影去除31-37
• 2.5.1 图像光影去除方法概述31-34
• 2.5.2 本文光照和阴影去除方法34
• 2.5.3 实验结果34-37
• 3 背景建模与前景检测37-42
• 3.1 引言37
• 3.2 基于背景减差的前景检测37-38
• 3.3 背景建模算法概述38-41
• 3.3.1 混合高斯法38-39
• 3.3.2 W4模型39-40
• 3.3.3 滑动平均法40
• 3.3.4 近似中值法40-41
• 3.4 本章小结41-42
• 4 人体异常行为检测42-55
• 4.1 人体异常行为检测方法概述42-43
• 4.2 本文异常行为检测方法43-54
• 4.2.1 分割人体目标43-44
• 4.2.2 人体典型异常行为检测44-54
• 4.3 本章小结54-55
• 5 船舶碰撞烟雾检测55-66
• 5.1 引言55
• 5.2 烟雾检测常用方法55-56
• 5.2.1 烟雾检测方法概述55-56
• 5.2.2 本文烟雾检测方法56
• 5.3 基于视频图像处理的烟雾检测56-64
• 5.3.1 烟雾颜色特征56-59
• 5.3.2 烟雾轮廓不规则性59-60
• 5.3.3 烟雾面积扩散60-61
• 5.3.4 烟雾半透明性61-64
• 5.4 实验结果64-66
• 6 结论与展望66-68
• 6.1 工作总结66-67
• 6.2 工作展望67-68
• 参考文献68-70
• 硕士期间完成的项目70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 温学恒,温景阳;二值目标图象质心的计算[J];长春光学精密机械学院学报;1997年03期

2 佟丽娜;宋全军;葛运建;;基于时序分析的人体摔倒预测方法[J];模式识别与人工智能;2012年02期

3 余孟泽;刘正熙;骆键;杨丹;;融合纹理特征和阴影属性的阴影检测方法[J];计算机工程与设计;2011年10期

，

本文编号：1079209