視頻流中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與行為分析研究.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)今越來越快的社會(huì)發(fā)展節(jié)奏下，安全問題更加受到人們的重視。因而如何讓安全監(jiān)控在無人參與的情況下，獨(dú)立完成對場景內(nèi)各種運(yùn)動(dòng)物體的檢測和對異常行為的自動(dòng)報(bào)警，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。本文主要對視頻流中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測方法，以及運(yùn)動(dòng)物體的異常行為分析技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　在對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測的研究過程中，首先介紹了當(dāng)前常用的幾種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，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、測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，模型參數(shù)的選取對檢測結(jié)果的影響，確定了最佳的閾值設(shè)置。針對混合高斯模型在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中存在的問題，提出了一種改進(jìn)的混合高斯模型算法，通過結(jié)合均值法來初始化背景模型、為前景像素?cái)?shù)添加計(jì)數(shù)器和對前景區(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。最后對本文提出的算法在檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)的有效性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
　　從人體在行走過程中姿勢、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、對目標(biāo)運(yùn)動(dòng)過程中行為動(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。
　　在異常行為檢測分析的研究部分，運(yùn)用提取的特征對異常行為進(jìn)行描述，研究了三個(gè)運(yùn)動(dòng)特征的閾值選取對異常行為檢測結(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)合起來檢測異常行為，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