一种银行自助厅异常行为检测方法技术

本发明专利技术公开了一种银行自助厅中异常行为检测方法，旨在检测ATM自助厅中的跌倒、打架以及抢劫等异常行为。该方法包括以下步骤:使用基于帧间—背景差分相结合的Surendra移动物体检测算法，对ATM自助厅中移动目标进行检测，提取前景目标；使用基于Kalman滤波的CamShift跟踪算法对移动目标进行跟踪定位；在异常动作检测识别方面，对当前帧中运动目标所具有的一些特征信息进行提取，包括所处的重心位置到搜索窗底部之间的距离，物体移动过程中呈现出的光流信息；通过SVM建立行为检测器来对ATM自助厅中出现的异常行为进行分类判断。本发明专利技术能够有效的识别出ATM自助厅中出现的异常行为，进而减少犯罪行为发生。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及行为识别监控系统设计，具体说是对视频序列中的运动目标进行检测与跟踪处理，并对目标的异常行为进行分析和识别，如果发现异常行为则驱动报警装置进行报警。
技术介绍
在犯罪行为高发并配备监控设施的背景下，为了以较少工作人员来进行高质量高效率的安防工作，有必要研究、实现一套基于嵌入式系统和模式识别的人员异常行为分析与检测系统，当检测到异常行为时，则立即对该行为目标进行警告，同时通知安防人员及时干预、处理异常情况，减少案件恶化发展的可能性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种银行自助厅异常行为检测方法，旨在检测ATM自助厅中的跌倒、打架以及抢劫等异常行为。本专利技术的目的是按以下方式实现的，首先，对视频图像进行预处理；然后，对目标进行检测；其次，对目标进行跟踪；再次，为了对异常动作进行检测识别；最后，通过SVM建立行为检测器来对ATM自助厅中出现的异常行为进行分类判断。具体算法如下：首先，对视频图像进行预处理:利用直方图均衡化算法对图像进行处理，将采集到的彩色图像转化成单通道的灰度图像，采用中值滤波来对采集的图像进行去噪处理。然后，对目标进行检测:采用基于帧间—背景差分相结合的Surendra移动物体检测算法，对移动目标进行检测，提取前景目标。其次，对目标进行跟踪：使用基于Kalman滤波的CamShift跟踪算法对移动目标进行跟踪定位。再次，为了对异常动作进行检测识别，对当前帧中运动目标所具有的两类特征信息进行提取。最后，通过SVM建立行为检测器来对ATM自助厅中出现的异常行为进行分类判断。本专利技术的优异效果如下：该专利技术提出银行自助厅异常行为检测方法，可以帮助实现一套异常行为识别监控系统，当检测到异常行为时，则立即对该行为目标进行警告，同时通知安防人员及时干预、处理异常情况，减少案件恶化发展的可能性。附图说明本专利技术有如下附图：图1:异常行为分析方法总体流程图，图2：Surendra检测算法流程图，图3：Kalman-CamShift跟踪算法流程图,图4：基于SVM的行为识别算法总体架构，图5，运动跟踪对象窗信息结构体。具体实施方式参照说明书附图对本专利技术作以下详细地说明。本专利技术包含以下内容，首先使用基于帧间—背景差分相结合的Surendra移动物体检测算法，对ATM自助厅中移动目标进行检测，提取前景目标；然后使用基于Kalman滤波的CamShift跟踪算法对移动目标进行跟踪定位；其次在异常动作检测识别方面，对当前帧中运动目标所具有的某些特征信息进行提取，包括所处的重心位置到搜索窗底部之间的距离，物体移动过程中呈现出的光流信息；最后通过SVM建立行为检测器来对ATM自助厅中出现的异常行为进行分类判断。具体算法如下：首先，对视频图像进行预处理：利用直方图均衡化算法对图像进行处理，进而减少因光线变化而产生的图像模糊现象；将采集到的彩色图像转化成单通道的灰度图像，进而减少计算量；采用中值滤波来对采集的图像进行去噪处理，去除图像当中的椒盐噪声。然后，对目标进行检测:采用基于帧间—背景差分相结合的Surendra移动物体检测算法，对移动目标进行检测，提取前景目标。其基本思路是根据当前帧与上一帧做差值运算，获取二值化前景目标，确定目标的移动区域与剩余的静态区域。如果出现移动区域，则进行背景更新，接着使用背景差分法进行
前景检测；该算法可以分成以下几个步骤：步骤1：将第一帧图像I0作为背景B0；步骤2：设置二值化阈值T(根据实验效果选取80)，当前的循环次数m＝1，最大迭代次数m＝MAX-STEPS。步骤3：根据帧间差分法的原理计算当前帧Ii与前一帧Ii-1的帧差，其二值化图像Di为： D i ( x , y ) = 1 , | I i - I i - 1 | ≥ T 0 , | I i - I i - 1 | < T - - - ( 3 - 6 ) ]]>其中，Ii表示视频数据的当前帧，Ii-1表示视频数据的上一帧图片，|Ii-Ii-1|为当前帧与前一帧的帧差，Di(x,y)为帧差法后的二值化图像在(x,y)处的灰度值。步骤4：根据步骤3中所得到的Di(x,y)更新背景图像Bi，即： B i ( x , y ) = B 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种银行自助厅异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、图像预处理：对采集到的视频图像进行预处理操作；步骤二、运动目标检测：对预处理操作后的视频图像中的运动目标进行前景提取；步骤三、运动目标跟踪：采用基于Kalman滤波的Camshift跟踪算法对提取到的前景目标进行跟踪定位；步骤四、运动目标特征1提取：计算前景目标重心位置到搜索窗底部之间的距离；步骤五、运动目标特征2提取：计算物体移动过程中呈现出的光流信息；步骤六、判断识别：根据所计算的两种特征，使用支持向量机建立异常行为检测器，利用采集的视频数据对检测器进行训练，根据训练好的检测器来检测视频图像中是否有异常行为发生。

【技术特征摘要】
1.一种银行自助厅异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、图像预处理：对采集到的视频图像进行预处理操作；步骤二、运动目标检测：对预处理操作后的视频图像中的运动目标进行前景提取；步骤三、运动目标跟踪：采用基于Kalman滤波的Camshift跟踪算法对提取到的前景目标进行跟踪定位；步骤四、运动目标特征1提取：计算前景目标重心位置到搜索窗底部之间的距离；步骤五、运动目标特征2提取：计算物体移动过程中呈现出的光流信息；步骤六、判断识别：根据所计算的两种特征，使用支持向量机建立异常行为检测器，利用采集的视频数据对检测器进行训练，根据训练好的检测器来检测视频图像中是否有异常行为发生。2.如权利要求1所示的一种银行自助厅异常行为检测方法，其特征在于：所述步骤一中的图像预处理包括如下步骤：步骤S1：利用直方图均衡化算法对图像进行处理，进而减少因光线变化而产生的图像模糊现象；步骤S2：将采集到的彩色图像转化成单通道的灰度图像，进而减少计算量；步骤S3：...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓正宏，张天凡，黄一杰，付明月，李学强，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61