一种基于视频监控的人体异常行为识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，涉及视频监控技术领域。本发明专利技术包括视频监控模块、视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块、异常行为追踪模块和警报模块；自定义行为特征信息包括正常行为特征信息和异常行为特征信息；异常行为特征信息包括逗留行为信号、逆行行为信号、尾随行为信号和跌倒不起行为信号。本发明专利技术通过设置视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块和报警模块，提高了异常行为识别的准确率，此外还设置了异常行为追踪模块，对于及时消除的异常行为不进行警报模块，提高了警报模块的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频监控的人体异常行为识别系统
本专利技术属于视频监控
，特别是涉及一种基于视频监控的人体异常行为识别系统。
技术介绍
随着社会的不断发展，突发事件的不断增多，智能视频监控已成为当今社会迫切需要发展的安防手段之一，而人体异常行为分析在安全监控、人机交互、视频会议和医疗诊断等方面有着广泛的应用前景和潜在的经济价值，是当前计算机视觉领域的一个研究热点。目前，行为分析技术通常应用在智能家居、交通行业和公共安全等领域。例如在智能家居中，可用来实时监控独居老人的摔倒、昏迷等情况；在交通行业中，实时监控某些路段发生的车祸、违章行为等情况；在公共安全领域，用来监控恐怖袭击、骚乱等群体性事件。但现有的人体异常行为识别系统对于异常行为的区分并不够清晰明确；异常行为识别准确率不高；异常行为报警的可靠性不强。因此，需要一种基于视频监控的人体异常行为识别系统来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，通过设置自定义行为特征信息录入模块、异常行为对比识别模块、异常行为追踪模块和警报模块，解决了现有的异常行为识别准确率不高，异常行为报警的可靠性不强的问题。为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：本专利技术为一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，包括视频监控模块、视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块、异常行为追踪模块和警报模块；所述视频监控模块，用于获取被监控者的行为动作、运动轨迹的视频资料；所述视频信息处理模块，用于将获取的视频资料处理成行为特征信息数据形式；所述自定义行为特征信息录入模块，用于事先录入并存储行为特征信息数据；所述行为特征信息是由人体的运动轨迹和动作序列所组成的数据资料；所述自定义行为特征信息包括正常行为特征信息和异常行为特征信息；所述正常行为特征信息包括站行为信号、走行为信号、蹲行为信号、跳行为信号和爬行为行为；所述异常行为特征信息包括异常奔跑行为信号、逗留行为信号、徘徊行为信号、逆行行为信号、尾随行为信号、入侵行为信号、跌倒不起行为信号、打架斗殴行为信号；所述异常行为比对识别模块，用于将被监控者的行为特征信息与已经录入系统的自定义行为特征信息进行比对，判断被监控者是否有异常行为发生，若是，进一步判断发生了何种异常行为；所述异常行为追踪模块，用于进一步追踪具有异常行为特征的被监控者；所述警报模块，用于提示管理者注意并采取相应措施。进一步地，所述视频监控模块将视频场景分为安全区、过度区和危险区。进一步地，所述视频信息处理模块的处理过程是先将视频中被监控者的各个动作分解为不同的姿势，再从各个姿势中提取行为特征序列，最后利用Baum-Welch算法处理所述行为特征序列，得到各个动作的HMM模型，从而获得被监控者的行为特征信息数据。进一步地，所述异常奔跑行为是指被监控者的运动速度超过了场景定义的最大速度，则判定为异常奔跑；所述逗留行为是指在场景或者场景中划分的某个区域停留的时间超过设定的时间，则判定为逗留；所述入侵行为是指被监控者进入场景中的危险区时，判定为入侵。进一步地，所述异常行为追踪模块，对具有异常行为的被监控者持续追踪1-2min后，若异常行为仍然没有消除时启动警报模块；若异常行为消除后，则停止异常行为追踪模块。进一步地，所述警报模块根据被监控者的行为危险程度分为橙色警报、黄色警报和红色警报。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术通过设置视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块和报警模块，使得人体异常行为识别系统可以更加准确的识别出被监控者的异常行为种类，提高了异常行为识别的准确率，此外还设置了异常行为追踪模块，对于及时消除的异常行为不进行警报模块，提高了警报模块的可靠性。当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术的一种基于视频监控的人体异常行为识别系统的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1所示，本专利技术为一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，包括视频监控模块、视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块、异常行为追踪模块和警报模块；视频监控模块，用于获取被监控者的行为动作、运动轨迹的视频资料；视频监控模块将视频场景分为安全区、过度区和危险区；视频信息处理模块，用于将获取的视频资料处理成行为特征信息数据形式；视频信息处理模块的处理过程是先将视频中被监控者的各个动作分解为不同的姿势，再从各个姿势中提取行为特征序列，最后利用Baum-Welch算法处理行为特征序列，得到各个动作的HMM模型，从而获得被监控者的行为特征信息数据；自定义行为特征信息录入模块，用于事先录入并存储行为特征信息数据；行为特征信息是由人体的运动轨迹和动作序列所组成的数据资料；自定义行为特征信息包括正常行为特征信息和异常行为特征信息；正常行为特征信息包括站行为信号、走行为信号、蹲行为信号、跳行为信号和爬行为行为；异常行为特征信息包括异常奔跑行为信号、逗留行为信号、徘徊行为信号、逆行行为信号、尾随行为信号、入侵行为信号、跌倒不起行为信号、打架斗殴行为信号；异常奔跑行为是指被监控者的运动速度超过了场景定义的最大速度，则判定为异常奔跑；逗留行为是指在场景或者场景中划分的某个区域停留的时间超过设定的时间，则判定为逗留；入侵行为是指被监控者进入场景中的危险区时，判定为入侵；异常行为比对识别模块，用于将被监控者的行为特征信息与已经录入系统的自定义行为特征信息进行比对，判断被监控者是否有异常行为发生，若是，进一步判断发生了何种异常行为；异常行为追踪模块，用于进一步追踪具有异常行为特征的被监控者；异常行为追踪模块，对具有异常行为的被监控者持续追踪1-2min后，若异常行为仍然没有消除时启动警报模块；若异常行为消除后，则停止异常行为追踪模块；警报模块，用于提示管理者注意并采取相应措施；警报模块根据被监控者的行为危险程度分为橙色警报、黄色警报和红色警报。本实施例的一个具体应用为：先将自定义行为特征信息，包括正常行为特征信息和异常行为特征信息录入到异常行为识别系统中；视频监控模块自动将监控中的视频中场景划分为安全区、过度区和危险区，当被监控者进入视频监控中时，视频监控模块开始获取被监控者的行为动作、运动轨迹的视频资料；然后视频信息处理模块开始将视频中被监控本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，包括视频监控模块、视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块、异常行为追踪模块和警报模块；/n其特征在于：/n所述视频监控模块，用于获取被监控者的行为动作、运动轨迹的视频资料；/n所述视频信息处理模块，用于将获取的视频资料处理成行为特征信息数据形式；/n所述自定义行为特征信息录入模块，用于事先录入并存储行为特征信息数据；所述行为特征信息是由人体的运动轨迹和动作序列所组成的数据资料；所述自定义行为特征信息包括正常行为特征信息和异常行为特征信息；所述正常行为特征信息包括站行为信号、走行为信号、蹲行为信号、跳行为信号和爬行为行为；所述异常行为特征信息包括异常奔跑行为信号、逗留行为信号、徘徊行为信号、逆行行为信号、尾随行为信号、入侵行为信号、跌倒不起行为信号、打架斗殴行为信号；/n所述异常行为比对识别模块，用于将被监控者的行为特征信息与已经录入系统的自定义行为特征信息进行比对，判断被监控者是否有异常行为发生，若是，进一步判断发生了何种异常行为；/n所述异常行为追踪模块，用于进一步追踪具有异常行为特征的被监控者；/n所述警报模块，用于提示管理者注意并采取相应措施。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，包括视频监控模块、视频信息处理模块、自定义行为特征信息录入模块、异常行为比对识别模块、异常行为追踪模块和警报模块；
其特征在于：
所述视频监控模块，用于获取被监控者的行为动作、运动轨迹的视频资料；
所述视频信息处理模块，用于将获取的视频资料处理成行为特征信息数据形式；
所述自定义行为特征信息录入模块，用于事先录入并存储行为特征信息数据；所述行为特征信息是由人体的运动轨迹和动作序列所组成的数据资料；所述自定义行为特征信息包括正常行为特征信息和异常行为特征信息；所述正常行为特征信息包括站行为信号、走行为信号、蹲行为信号、跳行为信号和爬行为行为；所述异常行为特征信息包括异常奔跑行为信号、逗留行为信号、徘徊行为信号、逆行行为信号、尾随行为信号、入侵行为信号、跌倒不起行为信号、打架斗殴行为信号；
所述异常行为比对识别模块，用于将被监控者的行为特征信息与已经录入系统的自定义行为特征信息进行比对，判断被监控者是否有异常行为发生，若是，进一步判断发生了何种异常行为；
所述异常行为追踪模块，用于进一步追踪具有异常行为特征的被监控者；
所述警报模块，用于提示管理者注意并采取相应措施。


2.根据权利要求1所述的一种基于视频监控的人体异常行为识别系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡二琳，
申请(专利权)人：安徽碧耕软件有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34