文档介绍：智能视频监控系统中人体异常行为检测与识别研究浙江工业大学硕士学位论文作者姓名:王浙沪指导教师:陈庆章、宦若虹浙江工业大学计算机科学与技术学院
⋯Ⅲ删舢川肼篞篫、Ⅲ川Ⅲ■’●一一一痏一●
刷程锄降移醐州洚卜刖产日储签名:鼬喉眺月哆日熬日期:和¨年,月乡日浙江工业大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书⒉槐C茑本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外,本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭,
智能视频监控系统中人体异常行为检测与识别研究摘要近几年来,智能视频监控逐渐成为计算机视觉领域的一个新兴应用方向,它与传统意义上的监控系统的区别主要在于其智能性,即智能视频监控不仅用摄像机代替人眼,而且用计算机来代替人、协助人,从而完成监视或控制任务并减轻人的负担。这样不但节省了大量的人力、物力和财力,更重要的是它能够及时发现监控场景中的异常状况来避免各类异常事件的发生。因此,智能视频监控以其广泛的应用前景和巨大的潜在经济价值渐渐引起了国内外学者以及研究机构的关注。智能视频监控系统是一个涵盖了图像处理,模式识别,人工智能等诸多技术的综合应用,而本文主要针对智能视频监控中的目标徘徊轨迹检测以及人体异常行为识别两个应用方向中的关键问题进行研究,主要的研究内容及成果如下:蚴隽酥悄苁悠导嗫叵低车姆⒄瓜肿矗⒍韵钟腥颂迮腔补旒<觳庖约靶形J侗方法进行学习和研究,包括一些徘徊轨迹判断方法,以及矩,矩和浠坏热体行为特征提取方法并分析其不足。攵缘鼻肮旒<觳夥椒ǖ牟蛔悖疚奶岢隽艘恢只诮嵌鹊娜颂迮腔补旒<觳庥敕析方法。该方法以一种通用的算法根据运动目标的行为轨迹实时进行各类徘徊行为判断,实验结果表明,该方法不需要任何训练样本,可最大程度地减少算法的时间复杂度和空间复杂度。岢隽艘恢只诜歉壕卣蠓纸和隐马尔可夫模型娜颂逍形J侗鸬方法。将非负矩阵分解方法应用于人体行为特征的提取,通过确定每一个视频序列的基矩阵及基向量数,最终得到其特征矩阵;使用隐马尔可夫模型对提取的特征进行行为识别与分类,ü兰艸最优参数,并比较每一类行为在各分量上的似然值来完成识别过程。通过与采用矩和浠焕唇腥颂逍形L卣魈崛〉姆椒ㄏ啾冉希实验结果表明该方法能够较好的进行人体行为识别,识别率明显高于另外两种方法,对于提高智能视频监控系统的人体行为自动分析能力具有重要意义。杓朴胧迪至艘桓鲂⌒偷闹悄苁悠导嗫叵低常ū疚乃岢龅牧礁鏊惴ê鸵恍┢浙江工业大学硕士学位论文
他基本功能整合协调,统一起来对监控场景进行综合处理。该系统对本文所提出的算法进行了验证和实现,在实际应用上证明了其可行性。关键词:智能视频监控,异常行为检测,徘徊轨迹,人体行为识别,非负矩阵分解,隐马尔可夫模型浙江工业大学硕士学位论文
.,皀,甒疭:,琙.,琲.,,甌,琣.,,,;
.甌,.琣篒琖浙江工业大学硕士学位论文甌甌.,,琋琀瓵
目录摘要⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯........⋯...⋯.第绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第屡腔补旒<觳庥胄形J侗鸱椒ǜ攀觥第禄诮嵌鹊娜颂迮腔补旒<觳夥椒ā第禄贜和娜颂逍形J侗鸱椒ā浙江工业大学硕士学位论文背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状及分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。研究目标和内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..论文组织⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目标徘徊轨迹检测与判断方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..人体行为识别方法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯