監(jiān)控視頻中的人體異常行為檢測(cè)研究.pdf

1、本文以智能監(jiān)控視頻分析為主要研究?jī)?nèi)容，并以人體異常行為檢測(cè)為目標(biāo)，對(duì)智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，詳細(xì)介紹了計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)在國內(nèi)外的研究情況以及在智能視頻分析中的應(yīng)用。接著與對(duì)常用的公共視頻數(shù)據(jù)庫以及視頻圖像去噪技術(shù)進(jìn)行了討論與分析，為后續(xù)的處理打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
　　 然后提出一種改進(jìn)的基于混合高斯分布的背景模型的前景提取方法，該方法能夠快速初始化混合高斯模型以適應(yīng)于背景的快速變化，然后根據(jù)不同高

2、斯分布在時(shí)間窗口內(nèi)的發(fā)生頻率更新相應(yīng)高斯分布的權(quán)值。利用該方法對(duì)不同的視頻序列進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果證明該方法能夠在室內(nèi)外的不同環(huán)境下提取出較為完整的運(yùn)動(dòng)前景。
　　 接下來對(duì)已提取出的前景掩碼進(jìn)行了區(qū)域標(biāo)記，并采用Lucas-Kanade方法計(jì)算出運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)的光流信息，采用基于幅值的加權(quán)方向直方圖描述人體行為的激烈程度，并計(jì)算運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)的熵來判斷行為的異常。不同行為數(shù)據(jù)庫下的測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了本方法的有效性。
　　 最后，利用w