基于视频监控的人体行为分析算法研究

发布时间：2017-06-08 19:14

  本文关键词：基于视频监控的人体行为分析算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于视频的智能监控系统是维护社会安全、影响生产生活、关系学术研究的重要课题之一。首先,本文详细阐述了基于视频的前景检测技术,指出现有混合高斯模型存在两个问题,一个是计算速度较慢,另一个是难以处理光照突变对背景带来的影响。本文从速度方面开始讨论,提出了扫描线更新及模板更新算法来优化速度问题,扫描线更新算法和模板更新算法速度优化类似,但模板更新算法前景结果无明显干扰,同时可以满足实时监控需求。接着,本文从无人行走和有人行走两种场景下,采用三帧差法与混合高斯模型的结合处理光照突变,检测效果远好于原混合高斯模型算法。然后,本文基于改进的三步搜索算法,提出运动矢量评估算法,应用到上下车人数统计系统中去,可以有效的检测出人体的运动方向。本文采集大量原始视频数据,主要从摄像头遮挡、区域检测、攀高检测、打架斗殴等场景下进行人体行为识别研究。首先介绍摄像头遮挡的判断特征,根据灰度值及梯度差异判断遮挡情况,给出了简单场景下摄像头被完全遮挡的实验结果。接着介绍了攀高检测算法和区域入侵检测算法,这两种算法主要利用人体行为检测出的前景图像来判定,并介绍了这两种算法的基本原理及实验步骤,给出实验结果。最后,重点介绍了打架斗殴行为的特点。从全局和局部特征对打架斗殴行为分析,得出规律,给出判断规则,并详细描述了实验的过程。然后从熵值、幅值最大值及区域运动剧烈幅值大值比例来判断打架斗殴行为。实验结果表明,基于场景的算法研究具有良好的检测效果,对上述场景及更复杂场景研究提供了实验依据,奠定了算法基础。
【关键词】：前景检测 混合高斯 优化 模板匹配 特征提取 行为分析
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN948.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 前景检测技术11-12
• 1.2.2 人体行为特征提取技术12
• 1.2.3 人体行为分析与识别技术12-13
• 1.3 论文的主要工作与组织结构13-15
• 第二章 前景检测算法及改进15-28
• 2.1 常见的前景检测算法15-18
• 2.1.1 帧差法15-16
• 2.1.2 背景减除法16-17
• 2.1.3 光流法17-18
• 2.2 混合高斯模型算法18-21
• 2.2.1 混合高斯模型基本理论18-20
• 2.2.2 原混合高斯光照突变及计算时间复杂度实验20-21
• 2.3 混合高斯模型算法优化21-27
• 2.3.1 混合高斯算法时间复杂度优化21-25
• 2.3.2 混合高斯模型光照突变处理25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 人体行为特征提取算法28-36
• 3.1 常见的特征提取算法28-30
• 3.1.1 梯度方向直方图28
• 3.1.2 局部二值化算法28-29
• 3.1.3 光流特征法29-30
• 3.2 改进的光流算法30-31
• 3.3 运动矢量评估算法在上下车人数统计中的应用验证31-35
• 3.3.1 上下车人体行为分析31-33
• 3.3.2 运动矢量评估算法的应用及结果分析33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 人体行为识别与判断算法研究36-53
• 4.1 常见的人体行为识别与判定方法36-37
• 4.1.1 状态空间参数化识别方法36
• 4.1.2 模板匹配识别方法36-37
• 4.2 摄像头遮挡检测方法37-39
• 4.2.1 人体行为遮挡检测判定37-38
• 4.2.2 遮挡检测判断实验及分析38-39
• 4.3 攀高检测方法39-41
• 4.3.1 人体行为攀高检测判定算法39-40
• 4.3.2 攀高检测实验及分析40-41
• 4.4 区域入侵检测方法41-44
• 4.4.1 区域入侵检测判定42
• 4.4.2 区域入侵检测实验及分析42-44
• 4.5 打架斗殴检测判断方法44-52
• 4.5.1 行为特征的描述45
• 4.5.2 打架斗殴行为的分析45-48
• 4.5.3 打架斗殴行为的判定48-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 论文工作总结53-54
• 5.2 进一步研究方向54-55
• 致谢55-56
• 参考文献56-59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：433513