[发明专利]基于集群轨迹分类的集群场景智能监控方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于集群轨迹分类的集群场景智能监控方法及系统，所述方法包括：首先，采用关键点跟踪算法获取监控视频中运动目标的运动轨迹；然后采用全局一致马尔科夫随机场模型的生成树算法，对具有时空一致性的片段轨迹进行连接，得到完整的轨迹树；接下来，采用基于置信的关联主题模型学习轨迹树的中层特征并对其进行重描述；再接着，基于中层特征的描述的轨迹树，采用多类支持向量机分类器对轨迹树进行分类；最后，利用基于置信的关联主题模型和多类支持向量机分类器训练的模型，采用最小信息熵算法对每一条片段轨迹进行分类。本发明设计了一套完整的集群场景中的智能监控系统，代替人工对集群场景监控视频的分析，节约人力资源，系统鲁棒性好。

主权项

1.一种基于集群轨迹分类的智能监控方法，其包括如下步骤：步骤1：采用跟踪算法对监控视频中的运动目标进行定位、识别和跟踪，获取场景中运动目标轨迹；步骤2：采用全局一致马尔科夫随机场寻找时空一致的不同运动目标轨迹，利用生成树算法对所述时空一致的不同运动目标轨迹构造能量最大完整轨迹；步骤3：采用基于置信关联主题模型对所构造的能量最大完整轨迹进行建模，并根据所建模型学习所述能量最大完整轨迹的中层特征，并利用学习得到的中层特征对所述能量最大完整轨迹进行重描述；步骤4：采用多类支持向量机分类器对利用中层特征重描述后的能量最大完整轨迹进行分类；步骤5：基于置信的关联主题模型和多类支持向量机分类器训练的模型，利用最小信息熵算法确定所述能量最大完整轨迹中每一条运动目标轨迹的类别；其中步骤4中如下利用多类支持向量机分类器对能量最大完整轨迹进行分类：每个能量最大完整轨迹表示为一个K维特征向量其中表示能量最大完整轨迹中包含中层特征β_i的个数；将所述监控视频表示为其中是能量最大完整轨迹，y_n是能量最大完整轨迹的类别标号，N是该监控视频中获取的能量最大完整轨迹的总数，将其作为多类支持向量机分类器的输入，分类器通过寻找类别之间的最大边界，唯一确定每条能量最大完整轨迹的类别。