高校校园视频监控系统中异常形为检测的设计与实现

发布时间：2020-04-08 04:21

【摘要】：近些年,我国教育事业得到飞速发展,发展的同时带来对学校各项工作更高的要求,校园治安环境的建设就是其中一项重要的工作内容。通过校园治安环境建设工作的进行,必须建立一套科学、有效的校园安防体系。只有这样,才能保证教师和学生在高校校园内拥有一个稳定的教学和学习环境,才能为校园安保人体提供有力的技术支持。鉴于科技化、现代化的高校校园安防工作需求,传统方式下加大人力和物力的做法效果甚微。信息技术的发展,使得传统视频监控系统与信息技术相结合,形成的智能视频监控系统使安防技术得到了进一步提升。这种智能视频监控已经广泛使用于道路交通、居民社区等场所,取得的效果显著。高校校园视频监控虽然在具体的监控需求上与上述场所有所不同,但是针对公共场所中个体发生的异常行为具有很强的借鉴意义。尤其对于校园内发生的情绪失控、斗殴、酗酒等行为的及时检测报告,可以进一步辅助安防人员对校区内的实时监控。在异常行为相关的实践做法基础上,结合高校校园视频监控的具体需求,本课题针对高校校园视频监控中单一运动目标的轨迹检测以及人体发生的异常行为识别进行研究。论文的主要研究内容及相关成果包括四个方面:(1)对智能视频监控系统的发展现状进行了梳理,对相关研究算法进行了学习和研究,探寻其存在的优缺点。(2)针对前人文献中提出的轨迹检测算法,结合高校校园中个体可能发生的具体轨迹类型,为了提高算法的普遍适应性,提出了一种基于角度的运动目标的人体徘徊轨迹检测算法,对算法的可行性进行了相关的实验验证。(3)通过对模板匹配法和状态空间法的比较,选择了能够更好描述人体行为本质特征的状态空间法,来对人体异常行为进行识别。然后,针对Hu矩和R变换对人体行为特征提取的方法进行了分析,通过使用具有更高识别率的基于非负矩阵分解(NMF)和隐马尔可夫模型(HMM)的方法对人体行为进行识别。基于此方法进行了相关实验,将课题提出的算法与相关其它算法进行识别率上的比较。实验结果显示,本文使用的人体行为识别算法平均识别率高达84.8%,比其它两种方法高出将近10个百分点。(4)综合上述算法,加入一些高校校园监控可能需要的实际功能,比如入侵检测、逗留检测、物品遗落等功能,将所有功能整合成一个小型系统。对课题的相关算法进行了实际的验证,以证明其实际效果。
【图文】：

行为理解算法

论文框架结构
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN948.6

【参考文献】

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本文编号：2618882