基于智能视频分析的异常检测算法及其应用研究

发布时间：2017-04-05 21:09

  本文关键词：基于智能视频分析的异常检测算法及其应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能视频分析利用计算机视觉、图像处理、视频分析和模式识别的方法对摄像机拍摄的视频序列进行智能分析,有效降低漏报和误报现象发生的概率,实现了监控系统由“被动监控”到“主动监控”的转变,有助于用户对异常事件及时做出响应,是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。本文首先对基于视频的周界入侵检测算法进行了研究。为了减小环境变化、光照、噪声、图像质量等对智能视频监控入侵检测方法造成的负面影响,本文提出利用HOG和傅立叶描述子作为特征,利用SVM训练分类器,实现对入侵目标的准确识别,排除动物、植物等其他干扰因素,从而有效降低系统的误报率。随着深度神经网络在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域取得的巨大成功,本文探索了利用卷积神经网络进行行人检测,改善了传统的基于HOG的行人检测方法,所实现的基于Caffe框架的铁轨人员入侵检测取得了显著效果,在实验所用测试数据集上取得了优异的效果。在当前社会人口老龄化和家庭空巢化等问题日益突出的环境下,基于视频的跌倒检测受到越来越多的关注。本文提出了一种两步跌倒检测算法,该算法采用背景相减法快速提取人体轮廓后,根据人体重心垂直速度和宽高比的变化对人体是否跌倒作出近似判定。最后,提取目标Hu不变矩、人体轮廓姿态信息训练SVM分类器,对近似跌倒作进一步判断。实验结果表明,该算法可以有效的降低目标在做深蹲、坐下和转身等动作时产生的误判。
【关键词】：异常检测 智能视频分析 跌倒检测 周界入侵检测
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 论文研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-18
• 1.2.1 周界入侵检测12-14
• 1.2.2 跌倒检测14-18
• 1.3 论文研究内容18
• 1.4 论文组织结构18-20
• 第2章 周界入侵检测20-31
• 2.1 检测算法流程20-21
• 2.2 人体目标识别算法21-27
• 2.2.1 HOG特征提取22-23
• 2.2.2 FD特征提取23-27
• 2.2.3 分类器并行运行27
• 2.3 实验结果分析27-29
• 2.4 算法应用-翻墙检测29-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第3章 基于卷积神经网络的铁轨入侵检测31-38
• 3.1 行人检测31-32
• 3.2 卷积神经网络(CNN)32-34
• 3.2.1 卷积神经网络结构32-33
• 3.2.2 稀疏连接33
• 3.2.3 权值共享33-34
• 3.3 行人检测的网络结构34
• 3.4 行人检测库34-35
• 3.5 测试结果35-36
• 3.6 算法应用-寝室入侵检测36-37
• 3.7 本章小结37-38
• 第4章 跌倒检测38-47
• 4.1 算法流程39-40
• 4.2 人体轮廓获取40-41
• 4.3 特征提取41-44
• 4.3.1 角度特征42
• 4.3.2 Hu不变矩42-43
• 4.3.3 速度特征43-44
• 4.3.4 矩形框特征44
• 4.4 实验结果44-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第5章 结论与展望47-48
• 5.1 结论47
• 5.2 展望47-48
• 参考文献48-52
• 致谢52-53
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果53

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