基于HMM监控视频的异常事件检测

发布时间：2019-05-24 23:29

【摘要】：针对智能监控系统中的行为分析与识别,将隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用到智能视频监控系统的异常事件检测中。首先应用背景差法将运动目标提取出来。其次将运动目标的形状、颜色和帧间变化度等特征编码,生成特征向量。训练时将特征向量送入HMM训练得到隐马尔可夫模型需要的参数A和B,检测时将特征向量送入HMM检测系统检测是否有异常事件发生。最后的实验结果表明,该方法能快速有效地检测监控视频中的异常事件的发生。
[Abstract]:Aiming at the behavior analysis and recognition of intelligent monitoring system, hidden Markov model (Hidden Markov model,HMM) is applied to abnormal event detection of intelligent video surveillance system. Firstly, the background difference method is used to extract the moving target. Secondly, the shape, color and inter-frame variation of the moving target are encoded to generate the feature vector. The eigenvector is sent to HMM for training to obtain the parameters A and B needed by hidden Markov model, and the eigenvector is sent to the HMM detection system to detect whether there are abnormal events. Finally, the experimental results show that the method can detect the occurrence of abnormal events in monitored video quickly and effectively.
【作者单位】： 河北建筑工程学院电气工程系;
【基金】：河北建筑工程学院科研基金(Y-201304,Y-201310)资助项目
【分类号】：TN948.6;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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