[发明专利]一种基于监控系统的人体异常行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于监控系统的人体异常行为识别方法，包括以下步骤(1)样本图像输入；(2)前景提取；(3)背景更新；(4)前景图像的去噪处理；(5)运动目标跟踪记录通过Mean‑Shift目标跟踪算法对去噪后的前景图像进行跟踪，并记录运动目标的运动信息；(6)行为特征的提取根据步骤(5)中记录的运动目标的运动信息，利用背景差分法提取运动目标的运动区域，再根据运动目标的运动行为选取具有特征的前景图像；(7)建立标准行为数据库；(8)结果分析与异常判定；(9)异常报警。本发明具有能够改善前景图像清晰度以及提高异常行为判断精准度的特点。

主权项

一种基于监控系统的人体异常行为识别方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)样本图像输入；(2)前景提取：利用背景差分法将样本图形中运动目标与背景分离出来，得到运动目标的轮廓或者整体区域；(3)背景更新：通过自适应的高斯混合模型对步骤(2)中得到的运动目标的轮廓或者整体区域进行建模，根据实际情况对高斯混合模型中的不同参数进行动态调节，完成背景更新，得到前景图像；(4)前景图像的去噪处理：使用RGB颜色空间三通道分离法对前景图像进行去噪处理，再利用去噪处理算法对噪点进行处理，得到去噪后的前景图像；(5)运动目标跟踪记录：通过Mean‑Shift目标跟踪算法对去噪后的前景图像进行跟踪，并记录运动目标的运动信息；(6)行为特征的提取：根据步骤(5)中记录的运动目标的运动信息，利用背景差分法提取运动目标的运动区域，再根据运动目标的运动行为选取具有特征的前景图像；(7)建立标准行为数据库：利用步骤(6)采集到的具有特征的前景图像中的运动目标样板，按照每种行为的不同进行相关的学习并建模，建立起对应的标准行为模型并分类保存到模型数据库中，构建标准行为数据库；(8)结果分析与异常判定：利用加权Hu不变矩的相似性比较算法，对步骤(6)中提取到的具有特征的前景图像与标准行为数据库中预定义的正常行为进行比较，计算出待识别行为和预先定义行为的最小距离，将最小距离与设置阈值进行比较。(9)异常报警：对异常行为紧凑的跟踪、标记并报警。