【技术实现步骤摘要】
一种基于目标轨迹的异常行为分析方法
本专利技术涉及一种异常行为分析的研究领域,特别涉及一种基于目标轨迹的异常行为分析方法。
技术介绍
随着信息技术的发展,运动目标的视觉行为分析是计算机视觉领域中近年来备受关注的前沿研究,它以摄像机拍摄得到的包含运动目标的序列图像为研究对象,以运动目标的行为分析以及理解为研究目标的,对序列图像的运动目标进行运动检测、识别、跟踪和行为理解。行为理解是运动目标的视觉行为分析的根本目的之一。采用运动轨迹表示运动行为的方法,涉及运动检测和分割、目标定位和识别即目标跟踪等问题;而行为分析和理解有涉及特征组合、机器学习、统计建模和语义理解等问题。运动目标行为分析的很多研究成果可以借鉴到其他领域。由于社会信息数字化的快速发展,摄像头等监控设备数量也急剧增加,而工作人员可以从视频设备中获取海量的视频数据,这些海量的视频监控数据中都包含着大量的信息,可以用来获取检测场景中的目标运动轨迹,从而对这些目标轨迹进行行为分析并对异常检测以及对目标行为进行预测。在视频监控技术发展的初期都是由工作人员对获取的数据进行观测,由于数据量非常庞大,使用人力检测显然是非常不合理的,不仅浪费人力并且容易出现疏漏。目前轨迹提取的系统有很多,而具体对轨迹分析的检测运动目标的行为的方法研究较少,因此智能视频监控技术已经成为一种必然趋势。智能视频监控技术的研究目标主要分为以下两个方面:对人、物的识别和处理以及对人、物的运动轨迹的识别和处理。对人、物的识别和处理的研究方向包括:视频目标检测、视频目标跟踪 ...
【技术保护点】
1.一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,包括以下步骤:/n运动目标跟踪:将视频输入系统,系统对视频进行目标检测,并对视频中目标通过自适应特征提取图像,再通过跟踪算法计算提取每帧图像的估计位置,并通过估计位置获取目标在每帧图像中的最终位置,得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置,进而得到目标运动轨迹;/n路径提取:对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理,并采用聚类算法进行聚类,将聚类后得到的数据进行建模,提取得到场景路径;/n行为分析:通过提取输入视频中目标的运动模式与正常行为模型进行匹配,根据匹配情况得到行为分析结果,对异常行为进行分析识别。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
运动目标跟踪:将视频输入系统,系统对视频进行目标检测,并对视频中目标通过自适应特征提取图像,再通过跟踪算法计算提取每帧图像的估计位置,并通过估计位置获取目标在每帧图像中的最终位置,得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置,进而得到目标运动轨迹;
路径提取:对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理,并采用聚类算法进行聚类,将聚类后得到的数据进行建模,提取得到场景路径;
行为分析:通过提取输入视频中目标的运动模式与正常行为模型进行匹配,根据匹配情况得到行为分析结果,对异常行为进行分析识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,所述目标检测采用背景减除法。
3.根据权利要求2所述的一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,所述目标跟踪,具体为:通过自适应特征提取图像,通过MeanShift跟踪算法计算提取每帧图像的估计位置,并以估计位置的平均值作为目标在每帧图像中的最终位置。
4.根据权利要求1所述的一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,所述目标运动轨迹根据目标跟踪的带视频序列中目标在每帧图像中的位置通过以下矢量序列来表示:
F={f1,…,ft,…,fT}
fT=[xt,yt,ut,vt]T
其中,目标在每一帧的最终位置为(x,y),及在每一帧的速度(u,v),fT表示在t时刻目标位置(x,y)和速度(u,v)的描述参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,所述预处理,具体为:对目标运动轨迹采用最小乘法多项式拟合方法进行预处理;在视频图像序列中,目标的运动轨迹用关于时间的函数来描述,并且能利用目标在一段时间内的图像帧中出现的位置坐标建立一个多项式函数去逼近目标的运动轨迹,然后使用最小二乘法,在最小方差估计的框架中求出目标位置的预测值。
6.根据权利要求1所述的一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,所述采用聚类算法进行聚类,并采用混合聚类算法进行聚类,具体为:
将轨迹数据集进行凝聚层次聚类,获取K个继群数据;
计算K个集群数据的集群中心,并将其作为K-means算法的初始聚类中心点;
使用K-means算法聚类,直至收敛。
7.根据权利要求1所述的一种基于目标轨迹的异常行为分析方法,其特征在于,所述将聚类得到的数据进行建模,将聚类后得到的各个集群中心进行建模,具体为:利用高斯模型对路径进行建模,...
【专利技术属性】
技术研发人员:朱静,林静旖,何伟聪,潘梓沛,毛俊彦,林谦睿,尹邦政,黄雅楠,涂宏宇,柯文婉,
申请(专利权)人:广州大学,
类型:发明
国别省市:广东;44
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