[发明专利]基于改进单元分析的监控视频异常事件检测方法

摘要

本发明涉及基于改进单元分析的监控视频异常事件检测方法。本发明在视频帧上划分非重叠的单元，利用多种低级视觉特征分别建模并建立相应的分类器对异常事件进行判断。在特征表示上使用了更加精细化的特征：利用关于前景对象的极坐标下的HOG3D特征作为运动特征，利用等价模式的LBP特征作为纹理特征。本发明在运动检测方面，既可以检测前景对象运动速度大小的异常，又可以检测前景对象运动方向的异常；在大小和纹理检测方面，能够很好地区分正常纹理和异常纹理。本发明在不大幅度增加检测时间的前提下，提升了算法的检测性能。

主权项

1.基于改进单元分析的监控视频异常事件检测方法，其特征在于该方法包括以下特征：步骤S101、图像预处理：读取视频流作为输入，对其进行解码，并使用高斯滤波进行去噪处理；步骤S102、前景掩码的计算：通过ViBe算法计算去噪后图像的前景掩码；步骤S103、单元的划分：对去噪处理后的图像进行单元划分；步骤S104、基本事件表示：利用前景掩码分别计算各单元的运动、尺寸和纹理特征；采用基于前景对象的极坐标下的HOG3D特征作为运动特征，用于判断前景对象运动速度大小和运动方向；采用前景像素点个数作为尺寸特征；采用等价模式的LBP特征作为纹理特征；步骤S105、模型训练：运动特征和纹理特征使用自适应的半参数方法进行建模，尺寸特征使用近似核密度估计的方法进行建模；步骤S106、分类器构建：利用训练的模型，建立两个分类器：运动特征分类器和尺寸纹理特征分类器；步骤S107、异常事件判断：计算测试单元的运动、尺寸和纹理特征，输入到分类器中进行视频异常事件的判断。