一种异常行为检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种异常行为检测方法及装置，其中，该方法包括：获取待检测视频数据；根据所述待检测视频数据获取初始三维梯度特征；根据初始三维梯度特征和预设背景图像的背景三维梯度特征获取待检测视频数据的三维梯度特征；根据所述三维梯度特征和预设稀疏组合对所述待检测视频数据中的异常行为进行检测。通过实施本发明专利技术，可以利用计算机完成待检测视频中异常行为的检测，通过计算机进行异常行为的检测，有效避免了漏检的情况，并且，在对待检测视频数据中的异常行为进行检测时，所使用的三维梯度特征过滤了背景图像的特征，减少了异常行为检测时的干扰，同时提高了检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种异常行为检测方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种异常行为检测方法及装置。
技术介绍
现今社会中，视频监控摄像头无处不在，监控中心的电视墙上同时监视多路监控画面，专业监控人员通过监控画面监视目标区域内的异常情况。但是研究表明，专业监控人员在仅仅监视2个监视器的情况下，22分钟后将错过95％的行为，不能事先有效防控犯罪行为的发生。由此可见，通过人工方式进行监控画面的监视，极易出现漏检等问题。
技术实现思路
因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中的对异常行为进行检测时容易出现漏检的缺陷，从而提供一种异常行为检测方法及装置。本专利技术第一方面提供了一种异常行为检测方法，包括：获取待检测视频数据；根据待检测视频数据获取初始三维梯度特征；根据初始三维梯度特征和预设背景图像的背景三维梯度特征获取待检测视频数据的三维梯度特征；根据三维梯度特征和预设稀疏组合对待检测视频数据中的异常行为进行检测。可选地，在本专利技术提供的异常行为检测方法中，根据待检测视频数据获取初始三维梯度特征的步骤，包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测视频数据；/n根据所述待检测视频数据获取初始三维梯度特征；/n根据所述初始三维梯度特征和预设背景图像的背景三维梯度特征获取所述待检测视频数据的三维梯度特征；/n根据所述三维梯度特征和预设稀疏组合对所述待检测视频数据中的异常行为进行检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测视频数据；
根据所述待检测视频数据获取初始三维梯度特征；
根据所述初始三维梯度特征和预设背景图像的背景三维梯度特征获取所述待检测视频数据的三维梯度特征；
根据所述三维梯度特征和预设稀疏组合对所述待检测视频数据中的异常行为进行检测。


2.根据权利要求1所述的异常行为检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测视频数据获取初始三维梯度特征的步骤，包括：
将所述待检测视频数据转换为多个视频帧；
将各所述视频帧调整为多个不同比例尺度的图像数据；
将各不同比例尺度的图像数据分成预设比例的补丁区域；
根据多个视频帧数据的补丁区域形成立方体；
根据所述立方体形成所述初始三维梯度特征。


3.根据权利要求2所述的异常行为检测方法，其特征在于，通过如下公式根据所述立方体形成所述初始三维梯度特征：












其中，表示第i个像素的初始三维梯度特征，Ii,x表示第i个像素在水平方向的特征，Ii,y表示第i个像素在垂直方向的特征，Ii,t表示i个像素在时间轴方向的特征，f(x,y,t)表示待检测视频数据中水平方向值为x，垂直方向值为y，时间轴方向值为t的位置的灰度图像的像素值。


4.根据权利要求1所述的异常行为检测方法，其特征在于，
所述初始三维梯度特征包括所述待检测视频数据中多个不同位置的像素的初始三维梯度特征，所述背景三维梯度特征包括所述预设背景图像中多个不同位置的像素的背景三维梯度特征，所述待检测视频数据中的像素与所述预设背景图像中的像素一一对应；
根据所述初始三维梯度特征和预设背景图像的背景三维梯度特征获取待检测视频数据的三维梯度特征的步骤，包括：
分别计算所述待检测视频数据和所述预设背景图像中处于同一位置的像素的初始三维梯度特征和背景三维梯度特征的特征差值；
根据小于预设阈值的特征差值对应的初始三维梯度特征构建所述待检测视频数据的三维梯度特征。


5.根据权利要求1所述的异常行为检测方法，其特征在于，通过如下步骤获取所述预设稀疏组合，
获取训练视频数据；
根据所述训练视频数据获取多个训练三维梯度特征；
分别根据各训练三维梯度特征、各训练三维梯度特征的稀疏表示计算稀疏参数；
将各三维梯度特征计算得到的稀疏参数的集合确定为所述预设稀疏组合。


6.根据权利要求5...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，方文佳，宋宇轩，
申请(专利权)人：珠海大横琴科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44