面向视频监控的暴力行为检测技术研究

发布时间：2020-06-17 05:05

【摘要】：随着人类社会的飞速发展,当今社会中发生的事件变得越来越复杂,可能发生的突发异常事件越来越多。这就需要智能视频监控在安全方面起到比较大的作用。但是现在绝大多数的视频监控仅仅起到能实时预览以及存储监控视频的功能,并不能智能分析当前场景中发生了什么。很多视频监控都需要派专职人员观看监控视频并对场景中发生的事件与行为进行判断,浪费了人力财力。基于深度学习的暴力行为识别算法的优点在于识别率比较高,然而此类算法在实现的过程中存在很多局限性,首先深度学习类算法在训练的过程中需要大量样本对模型进行调整,在现有的数据集以及实际情况来说,并不能提供足够多的样本进行训练。较少样本的训练获得的模型识别率是比较低的,而且从数据集的制作上来说,大量的样本需要人工标注,时间与人力成本较高。针对现有数据集中所包含的样本数来看并不适合使用深度学习类算法去测试准确率。因此论文选择以机器学习为基础的算法进行研究。本文主要以50-80帧的短视频公共数据集以及在实际监控场景下采集的视频为研究对象,提出了一种新的暴力行为检测算法。提出的算法先将相邻两帧的图像进行帧差以及二值化计算,之后对二值化后的运动团块属性来对图像进行描述。提取了运动团块的面积,紧凑度,质心间距离三个特征,并且在其后添加了光流能量直方图,将这些特征横向拼接成描述子,然后对这些描述子进行处理后作为特征向量送入随机森林分类器中进行训练和识别。实验在公共数据集Hockey、Violent flow视频集以及自己制作的以室内外监控视频为主的数据集来进行测试,结果表明该算法不仅仅能够在公共数据集中取得较好的结果,同时也能够在视频监控场景下取得良好的结果。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN948.6;TP391.41
【图文】：

哈尔滨工程大学硕士学位论文场景下，并不会存在拉长的背景团块。但是相反，非暴力行为的视频段往往是摄追踪处在运动中的运动员信息。由于 Hockey 运动的特殊性，所以当运动员追逐，会在一个大范围内运动，在短时间内出现大量位移。因此存在拉长的运动团块为非暴力行为场景的一个判断标准。如图 3.1 中的（2）中画白圈的团块，该团图中看是观众席下面的挡板上的柱子由于摄像设备移动所造成的团块横向拉长。于二值化的阈值设置或者是由于背景的模糊导致无法检测到这些明显的拉长运，所以由于背景所造成的拉长运动团块并不一定都会出现在非暴力行为场景。 的（4）和（8）中就不存在这些拉长运动团块。

（7）远距离非暴力行为原图 （8）远距离非暴力行为二值图图 3.2 暴力与非暴力的原图与二值图对比最后的实验中，作者描述了提出算法中两种特征组合方式，分别为 v1 和征组合方式 v1 使用了最大的 K 个团块用于提取特征，并获得了团块的面的 K 个质心以及这些质心间距离，因此 v1 共有3 K + K ( K 1)/ 2个特征二个特征组合方式 v2 使用以下特征来表征位置和形状：质心，团块质心质心间距离。同样使用面积最大的 K 个团块用于提取特征，获得了的区

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本文编号：2717116