視頻流中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與行為分析研究.pdf

1、安全的環(huán)境是人們進(jìn)行正常生產(chǎn)生活的保證，尤其是在當(dāng)今越來(lái)越快的社會(huì)發(fā)展節(jié)奏下，安全問(wèn)題更加受到人們的重視。因而如何讓安全監(jiān)控在無(wú)人參與的情況下，獨(dú)立完成對(duì)場(chǎng)景內(nèi)各種運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)和對(duì)異常行為的自動(dòng)報(bào)警，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文主要對(duì)視頻流中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)方法，以及運(yùn)動(dòng)物體的異常行為分析技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　在對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的研究過(guò)程中，首先介紹了當(dāng)前常用的幾種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，分析了各種算法的優(yōu)劣。然后重點(diǎn)研究了利用混合高斯模型檢

2、測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，模型參數(shù)的選取對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，確定了最佳的閾值設(shè)置。針對(duì)混合高斯模型在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中存在的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的混合高斯模型算法，通過(guò)結(jié)合均值法來(lái)初始化背景模型、為前景像素?cái)?shù)添加計(jì)數(shù)器和對(duì)前景區(qū)域進(jìn)行再處理，有效地消除了傳統(tǒng)混合高斯模型在光線突變時(shí)產(chǎn)生大量誤檢的現(xiàn)象。最后對(duì)本文提出的算法在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)的有效性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　從人體在行走過(guò)程中姿勢(shì)、速度和方向的異常等方面，定義了正常直立行走時(shí)的三類異常行為，針

3、對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中行為動(dòng)作的特點(diǎn)，分析和提取了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)外接矩形寬高比、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和運(yùn)動(dòng)方向三種運(yùn)動(dòng)特征，并研究了這三種運(yùn)動(dòng)特征對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為動(dòng)作描述的準(zhǔn)確性和可靠性。
　　在異常行為檢測(cè)分析的研究部分，運(yùn)用提取的特征對(duì)異常行為進(jìn)行描述，研究了三個(gè)運(yùn)動(dòng)特征的閾值選取對(duì)異常行為檢測(cè)結(jié)果的影響，確定了各個(gè)特征的最優(yōu)閾值范圍，最終將三個(gè)特征結(jié)合起來(lái)檢測(cè)異常行為，處于正常閾值范圍內(nèi)的動(dòng)作就被判定為正常行為，在正常閾值范圍之外的動(dòng)作判