智能監(jiān)控系統(tǒng)中的異常行為檢測研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會(huì)的快速發(fā)展，各行各業(yè)對(duì)安防報(bào)警系統(tǒng)的需求也是與日俱增，并對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用技術(shù)及其發(fā)展提出了更高的要求。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測跟蹤與行為檢測技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控技術(shù)的重要研究方向，對(duì)于協(xié)助工作人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理突發(fā)的異常事件、實(shí)現(xiàn)全天候無人自動(dòng)值守監(jiān)控具有重要意義。
　　 本文對(duì)復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測與跟蹤進(jìn)行了深入研究，并對(duì)檢測跟蹤的目標(biāo)進(jìn)行行為分析。本文主要以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤的效率和實(shí)時(shí)性以及行為判斷的準(zhǔn)確性為突破

2、口，研究了碼本背景模型、粒子濾波等算法，主要工作包括:
　　 ①傳統(tǒng)檢測算法由于算法本身的局限性，對(duì)復(fù)雜背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測效果不夠理想、對(duì)光照敏感。針對(duì)這些缺點(diǎn)，本文提出采用YUV空間替代RGB空間的碼本背景模型，并結(jié)合陰影去除、形態(tài)學(xué)處理等技術(shù)，克服了復(fù)雜背景和光照對(duì)檢測結(jié)果的干擾，提高了檢測的效果和性能。
　　 ②本文在深入研究運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上，為了解決非線性、非高斯環(huán)境下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題引入了粒子濾波

3、跟蹤算法，有效地解決了背景顏色干擾、目標(biāo)交叉、遮擋等問題。
　　 ③為了在保證粒子多樣性的前提下降低傳統(tǒng)粒子濾波的計(jì)算量和時(shí)間復(fù)雜度，本文對(duì)粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)，通過引入前景檢測，對(duì)目標(biāo)采樣的范圍進(jìn)行限制，這樣做可以增加粒子采樣的可信度，對(duì)粒子退化的速度也起到一定的抑制作用，提高了粒子濾波跟蹤算法的準(zhǔn)確性和效率。
　　 ④結(jié)合運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤算法，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)異常行為檢測系統(tǒng)，對(duì)警戒區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行異常行為