基于達芬奇平臺的視頻異常事件檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、視頻監(jiān)控攝像機的廣泛使用和智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展帶動了視頻監(jiān)控市場的蓬勃發(fā)展，以人作為視頻監(jiān)控主體的監(jiān)控系統(tǒng)不再有能力實時處理由成百上千路攝像頭全天候輸入的海量監(jiān)控視頻。視頻異常事件檢測作為智能視頻監(jiān)控的重要分支，可以借助計算機視覺技術(shù)，從監(jiān)控視頻中主動檢測出與大多數(shù)正常行為事件不相符合的少量異常行為事件，并及時發(fā)出報警信息，從而將傳統(tǒng)的人從坐在屏幕前監(jiān)控枯燥的工作中解脫出來。
　　本文具體所做的工作有：
　　1、分析A.A

2、dam提出的基于觀察點的異常事件檢測算法原理及應用優(yōu)缺點，針對其等間距觀察點布置可能造成的不同環(huán)境下監(jiān)控區(qū)域信息丟失及計算冗余，提出了基于場景的觀察點自組織方案，在等間距觀察點布置的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)不同監(jiān)控場景觀察點位置和密度的自動調(diào)整，應用性更強。
　　2、基于SEED-DVS6446達芬奇開發(fā)板，實現(xiàn)了可運行在其DSP端的基于觀察點的異常事件檢測算法，以及ARM端的異常檢測系統(tǒng)，最終形成了視頻異常事件檢測盒，接通電源后能夠?qū)尤氲?/p>

3、視頻流實時檢測是否發(fā)生異常事件并確定異常區(qū)域范圍。
　　3、使用混合高斯背景模型提取前景運動團塊，光流法計算團塊運動方向；分別采用“Hog+線性SVM”以及“Haar+級聯(lián)結(jié)構(gòu)AdaBoost”的方案在運動團塊圖像上進行行人和車輛檢測；對檢測到的行人或車輛采用團塊跟蹤獲得其在視頻場景中的運動軌跡。結(jié)合本文歸納的異常事件規(guī)則集，實現(xiàn)對監(jiān)控場景下如人車越界、人車拌線等行為可描述的具體異常事件判別。
　　從理論到實踐，通過對前面三