人體行為智能監(jiān)控研究及其應(yīng)作.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容的自動(dòng)分析，目的是使機(jī)器視覺具有和人眼一樣的感知功能。作為一種安防手段，智能視頻監(jiān)控已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于金融、交通、工業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)人體行為分析與理解是智能視頻監(jiān)控的主要研究內(nèi)容，其主要處理流程是采集實(shí)時(shí)視頻圖像，從視頻序列中提取出運(yùn)動(dòng)人體區(qū)域，再對(duì)運(yùn)動(dòng)人體進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，最后對(duì)運(yùn)動(dòng)人體的行為進(jìn)行理解和描述。本文從理論和實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，對(duì)運(yùn)動(dòng)人體行為識(shí)別中的人

2、體檢測、行為序列分割、行為描述與識(shí)別和異常行為檢測等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究。
　　本文采用Kinect傳感器作為智能視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集設(shè)備，它不僅能夠獲取RGB圖像，還可以提供場景的深度圖和人體骨架信息，為智能視頻監(jiān)控提供了極大的方便。
　　視頻分割是人體行為識(shí)別的基礎(chǔ)。本文采用一種基于本征維數(shù)和置信度的運(yùn)動(dòng)人體行為序列分割方法，根據(jù)行為的不連續(xù)性利用本征維數(shù)的變化確定初次分割幀，然后對(duì)該幀進(jìn)行置信度二次判斷，提高了分割準(zhǔn)確

3、性。該方法能夠準(zhǔn)確、有效地分割長視頻序列。
　　行為片段的表示和識(shí)別是視頻監(jiān)控的最關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文把人體輪廓和姿態(tài)信息進(jìn)行融合，提出了一種表達(dá)性更強(qiáng)的行為表示特征;在此基礎(chǔ)上，提出一種有向無環(huán)圖SVM的改進(jìn)方法，利用分離性測度解除了傳統(tǒng)方法對(duì)根節(jié)點(diǎn)初始序列的依賴性，提高人體行為的識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　在理論研究的基礎(chǔ)上，本文建立了家居看護(hù)中的異常行為檢測系統(tǒng)。分析了跌倒行為的特點(diǎn)和規(guī)律，融合運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)特征，采用實(shí)時(shí)性較強(qiáng)的隨機(jī)森林