基于行走轨迹的智能监控算法.pdf

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1、第33卷第5期辽宁科技大学学报Vol.33No.52010年10月JournalofUniversityofScienceandTechnologyLiaoningOct.,2010基于行走轨迹的智能监控算法张瑞玉,孙红星,熊成基(辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051)摘要:提出了一种基于行走轨迹的异常行为识别方法,运用背景减除法与时间差分法加权平均的目标检测法对运动人体进行检测,通过对人的行走轨迹的跟踪与记录来判断某人是否可疑,轨迹出现闭合曲线和螺旋线说明有徘徊行为,即可疑予以报警。实验表明,该方法具有一定的可靠性和鲁棒性,实

2、时性较强。关键词:行走轨迹;智能监控;异常行为;视频分析中图分类号:TP39141文献标识码:A文章编号:16741048(2010)05045303智能监控系统的主要功能是从连续的视频图像中提取出运动目标,对提取的运动目标进行识别和[14]跟踪,并对其行为进行理解和描述。视频图像的运动分析以数字图像处理为基础,内容涉及模式识别、计算机视觉、人工智能等诸多领域。近年来,随着宽带网的普及,图像处理技术的提高,视频监控正越来越广泛地应用于教育、娱乐、医疗、餐饮、运动等领域,是协助公共安全部门打击犯罪、维持社会稳定的重要手段。但是,目前监控

3、系统的功能大多仅仅停留在监控人员对视频信号的人工监视和事后录像分析上,并没有充分利用到目前计算机技术高速发展所提供的巨大计算能力。因此,对智能监控的研究[56]具有越来越重要的意义。智能视频监控系统的核心是对运动目标的检测及在此基础上的行为分析。满足智能系统要求的算法应当兼顾准确性和实时性。在对许多算法分析基础上,本文在运动检测上,将背景差法和帧差法结合,发挥各自优点,以使检测效果得到进一步提高;在跟踪方面,研究利用人体轮廓的外接矩形框对运动[711]目标进行跟踪的方法,对基于行走轨迹的异常行为进行了识别。如果某人行走轨迹呈现出可疑的闭合曲

4、线和螺旋线这两种线形,说明此人在某处的徘徊行为有嫌疑,应对此人画框并报警。对本文提出的监控算法用实验进行验证。1行走轨迹为闭合曲线行走轨迹由视频流中每一帧取一个点而形成,分别经过(x0,y0),(x1,y1),…,(xn-1,yn-1),(xn,yn)。其中,(x0,y0)为行走轨迹的起点;(xn,yn)为行走轨迹的终点。算法描述:假设某人行走至点(xm,ym),判断两个轨迹点(xm,ym)(xm-1,ym-1)之间的线段与之前该人所经过的所有两个相邻轨迹点之间的线段是否存在交叉,如有交叉,则说明该人行走的轨迹是闭合曲线。否则,继续记录下一个轨

5、迹点,进行下一步判断。(1)设(x0,y0)是某人行走轨迹的起点,(xn,yn)是行走轨迹的终点,并假设当前行走至(xm,ym)点,其中m=2,…,n;(2)判断(xm,ym)(xm-1,ym-1)之间的线段与之前该人所经过的所有两图1行走轨迹为闭合曲线个相邻轨迹点之间的线段是否有交叉;(3)如果(xm,ym)(xm-1,Fig.1Walkingtrackisclosedcurveym-1)之间的线段与之前行走过的任一条线段有交叉,则收稿日期:20100820。作者简介:张瑞玉(1982-),男,山东潍坊人。·454·辽宁科技大学学报第33

6、卷说明该人行走的轨迹是闭合曲线;否则m=m+1,转步骤(1)。2行走轨迹为螺旋线求出某人行走轨迹的中心点(xz,yz),以(xz,yz)为坐标原点将行走区域平均分为8个子区域,依次判断(x0,y0),(x1,y1),…,(xn-1,yn-1),(xn,yn)落在哪个子区域。如果某人的轨迹点较平均地落在每个子区域时,可判断该人是在围绕一个点运动,可对此人画框并报警。烄x0+x1+…+xnxz=n+1烅(1)y0+y1+…+ynyz=烆n+1(1)按照式(1)计算某人行走轨迹的中心点(xz,yz);(2)以(xz,yz)为坐标原点将行走区域平均分为

7、8个子区图2行走轨迹为螺旋线的算法域,区域0到区域7的角度范围依次为0°~45°,45°~90°,Fig.2Algorithmforspiralwalkingtrajectory90°~135°,135°~180°,180°~225°,225°~270°,270°~315°,315°~360°,算法原理见图2;(3)通过式(1)计算出α的角度数,根据其角度数及轨迹坐标值的正负依次判断点(x0,y0),(x1,y1),…,(xn-1,yn-1),(xn,yn)落在哪个子区域中yiα=arcsini=0,1,…,n(2)(x22)槡i+yi(4)根

8、据步骤(3)的计算与统计结果,如果某人的轨迹点较平均地落在每个子区域中,则可判断此人行走的轨迹是螺旋线,报告可疑。对徘徊行为进行实验检测。当运动人体在

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