室内场景的异常行为检测与识别技术研究

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1、西南科技大学研究生学位论文室内场景的异常行为检测与识别技术研究年级*2013*姓名*史瑞环*申请学位级别硕士专业*控制科学与工程*指导教师吴斌教授ClassifiedIndex:TP391.4U.D.C:621.3SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisResearchonDetectionandRecognitionofAbnormalBehaviorBasedonIndoorsceneGrade:2013Candidate:ShiRuihuanAcademicDegree

2、Appliedfor:MasterSpeciality:ControlscienceandEngineeringSupervisor:Prof.WuBinMay.20,2016独创性声明……本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下（或我个人）进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。＂〇．签名：巧弓

3、日期：７ｄ＞Ｓ皆种（＾关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留，目、使用学位论文的规定Ｐ：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布该论文的全部．，或部分内容可Ｗ采用影印．缩印或其他复制手段保存论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）０签名．：财导师签日期子：兴ｒ３等气西南科技大学硕士研究生学位论文II摘要智能监控系统因其全天候、无间断、低误报实时监控的优点而广受关注，其中的目标检测、目标跟踪和行为识别等关键技术是学者们研究的热点。针对室内固定场景，深入研究了目标检测、目标跟踪与

4、行为识别技术，并分别针对存在的问题做出了改进。目标检测部分，将基于ViBe的背景差法与帧差法融合，通过判断是否发生光照变化来选择对当前帧图像进行目标检测的方法，解决了ViBe算法在光照变化的情况下检测到的运动目标不准确的问题。目标跟踪部分，利用卡尔曼滤波器的运动估计来改进Camshift目标跟踪算法，通过Bhattacharyya距离和遮挡率来判断目标是否被遮挡以及被遮挡的程度，能够有效解决目标在发生遮挡时跟踪不稳定的问题。异常行为识别部分，提出一种改进的基于模板匹配的人体目标异常行为识别算法，将改进的Hu不变矩和图像运动特征结合组成行为特征向量，采用

5、Hausdorff距离计算待测行为特征向量与模板之间的相似性，并通过相应的阈值判定待测行为是否属于异常行为。实验结果表明改进目标检测、跟踪和识别算法均可行有效，并且提高了异常行为的识别率。关键词：智能监控系统；Hu矩；模板匹配；异常行为识别西南科技大学硕士研究生学位论文IIIAbstractIntelligentmonitoringsystemhasattractedwideattentionbecauseofitsadvantagesofall-weather,uninterrupted,lowfalsealarmreal-timemonitorin

6、g.Andthekeytechnologiesofthetargetdetection,targettrackingandbehaviorrecognitionarethefocusinthescholars'research.Inviewoftheindoorfixedscenes,thetechnologyoftargetdetection,targettrackingandbehaviorrecognitionwerestudiedthoroughly,andtheexistingproblemsofthemhadbeensolved.Targe

7、tdetectionpartofthispapercombinedbackgrounddifferencemethodbasedonViBeandtheframedifferencemethod,selectsthebettertargetdetectionresultbysettingthresholdofilluminationchange,whichcouldsolvetheproblemthatViBealgorithmcannotdetectmovingtargetaccuratelywhenlightchanges.Thetargettra

8、ckingpartusedmotionestimationofKalmanfiltertoim