【摘要】：現(xiàn)在當(dāng)今社會不斷的發(fā)展和科技的前進(jìn),視頻監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)展逐漸壯大,已經(jīng)涉及到了人類生活的各類場合。但是現(xiàn)在大多數(shù)的視頻監(jiān)控體系還處于傳統(tǒng)模式,即:只記實不判定。目前主要通過安保工作人員進(jìn)行不間斷地監(jiān)控可能隨機發(fā)生的突發(fā)行為和可疑行為,在此過程中需要大量的人力和物力進(jìn)行安全管理,但是本身人體會感到勞累,不可能會一直持續(xù)的關(guān)注,這就很輕易造成漏檢的情形,失去了及時監(jiān)控的意義。視頻監(jiān)控的安全行為管理檢測技術(shù)是對異常不安全行為進(jìn)行自動識別處理,這項技術(shù)研究有著很大的發(fā)展前景,它不僅可以減少人工管理,而且也可以提前預(yù)防事故發(fā)生。視頻監(jiān)控的安全行為管理檢測技術(shù)研究中重要的技術(shù)方法是先對視頻的前景目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別。合理的運用這項技術(shù)將會給人類帶來巨大便利,它能夠自動對視頻進(jìn)行檢測和識別,發(fā)現(xiàn)異常不安全行為,并發(fā)出警報進(jìn)行處理,極大的方便了人類。要做到在發(fā)生不同尋常的狀況時,攝像裝置可以自行報警,首先要對拍攝到的圖像視進(jìn)行提取,然后對提取到的圖像進(jìn)行識別辨別處理。目前,視頻監(jiān)控行為識別也有不少學(xué)者進(jìn)行研究,但是還有好多問題存在(如物體存在噪點、空洞和監(jiān)控攝像頭抖動時產(chǎn)生背景邊緣誤判等等)。為了解決視頻監(jiān)控的安全行為管理檢測技術(shù)研究中出現(xiàn)的一些問題,因此本文提出了改進(jìn)了視頻監(jiān)控前景對象提取算法與視頻監(jiān)控異常不安全行為識別算法研究,主要研究工作和創(chuàng)新成果如下:1、改進(jìn)了視頻監(jiān)控前景對象提取算法,為了改良經(jīng)常使用視頻監(jiān)控前景對象提取算法提取到物體存在噪點、空洞和監(jiān)控攝像頭抖動時產(chǎn)生背景邊緣誤判等情況,本文提出對提取到的前景對象的視頻先進(jìn)行高斯濾波,然后再對視頻進(jìn)行中值濾波,最后進(jìn)行二次分辨算法,以此減少前景對象空洞并使背景邊緣平滑的改進(jìn)方法。當(dāng)物體處于在靜態(tài)背景的情況下,利用自適應(yīng)結(jié)合高斯模型來進(jìn)行獲得所需對象;當(dāng)物體在動態(tài)背景情況下,通常利用PBAS獲得所需對象;當(dāng)監(jiān)控攝像頭抖動時使用二次分辨算法,并加上提出的改進(jìn)方法進(jìn)行對比試驗。2、改進(jìn)了異常不安全行為檢測識別算法,通過視頻監(jiān)控,可以在公共場所監(jiān)控人員活動,以防止異常事故發(fā)生。要連續(xù)觀看公共場所活動非常困難,因此需要智能視頻監(jiān)控來實時監(jiān)控人體活動并將其分類為常規(guī)活動和異�；顒�,并可以生成警報。據(jù)此提出了一種基于對運動信息和分類方法進(jìn)行編碼的特征描述符來有效地解決該問題的算法。新的異常指示符來自隱馬爾可夫模型,該模型可學(xué)習(xí)觀察到視頻幀的光流方向的直方圖。該指標(biāo)測量觀察到的視頻幀與現(xiàn)有正常幀之間的相似性,能夠有效檢測和識別監(jiān)控視頻中的異常不安全行為。圖[20]表[0]參[70]
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;D631.4
【圖文】：

圖５ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓ．ａｖｉ第６８８幀的前景掩膜（依次為：基準(zhǔn)圖、Ｍ０Ｇ２、高斯濾波后的Ｍ０Ｇ２）逡逑

圖７？￡�。档冢保埃磶瓐D、Ｍ０Ｇ２前景掩膜、加入陰影檢測的Ｍ０Ｇ２前景掩膜逡逑

圖１４模型前景提取效果（左：基準(zhǔn)圖，中：ＭＯＧ２，右：ＭＯＧ２＋二次分辨）逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2757715