【摘要】：當(dāng)前,隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人們安全意識的提高,視頻監(jiān)控監(jiān)控系統(tǒng)遍布各個場所,如:街道,廣場,小區(qū)等等。視頻監(jiān)控系統(tǒng)在保障公共安全方面作用明顯。目前大多數(shù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足社會發(fā)展的需求,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化將成為未來發(fā)展的主要趨勢。越來越多的科研人員投入到智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)研究開發(fā)中,而對監(jiān)控視頻中的人體動作檢測成為近年來的研究熱點。目前,大多數(shù)研究仍是在對人體的簡單動作檢測上,對復(fù)雜動作的研究則較少,而在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,更多的時候需要的是對復(fù)雜動作的檢測。本文主要對人體異常行為檢測的研究,主要對復(fù)雜行為諸如搶劫、打架異常行為進行分析檢測。首先闡述了國內(nèi)外關(guān)于智能監(jiān)控系統(tǒng)這一領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀,然后介紹了計算機視覺算法與視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合取得的成果以及存在的難點問題。本文在此基礎(chǔ)上運用背景差分法進行運動目標(biāo)檢測,并增加對背景的自適應(yīng)功能及應(yīng)用了圖像處理技術(shù)進行去噪。然后將提取得到的前景目標(biāo)圖像通過金字塔Lucas-kanade(簡稱LK)光流法對運動目標(biāo)進行跟蹤。在異常行為檢測方面,提出采用方向-幅值直方圖對人體行為進行描述,并計算直方圖內(nèi)區(qū)間的速度最大值對快速行為進行檢測。引入熵和方差的概念,通過計算方向熵、幅值熵和速度的方差對打斗行為進行檢測。并通過CASIA數(shù)據(jù)庫對本文的算法測試,利用數(shù)據(jù)庫中不同拍攝視角下的視頻驗證了本文所提出的算法的有效性,并有較高的準(zhǔn)確率。本文算法首先用OpenCV(Open Source Computer Vision Library)進行驗證,然后利用MFC(Microsoft Foundation Classes)與OpenCV結(jié)合設(shè)計了一個能夠?qū)θ梭w異常行為進行檢測的軟件,并測試了該軟件的運行效果,實現(xiàn)了對視頻數(shù)據(jù)的實時分析和處理,并且后續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)功能的開發(fā)也可在此軟件上進行。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：齊齊哈爾大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TN948.6

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本文編號：2491811