多约束下的多视角监控视频行为检测和识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于稀疏化、结构化和判别性多约束下的多视角监控视频中行为检测和识别方法，以实现对监控视频的智能分析和管理。具体包含以下步骤：（1）视频预处理；（2）目标检测；（3）目标跟踪；（4）时空特征提取，(5)滑动时间窗及特征归一化（6）多约束下多视角监控视频中行为检测和识别，（7）相邻时间窗结果的融合。本发明专利技术的优点是充分分析多视角场景中人体行为特征的内在关联特性，通过稀疏化、结构化和判别性约束的挖掘和相应正则项的制定，实现多视角人体行为识别目标函数的构建，同时，通过坐标下降法实现对人体目标行为的识别。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种稀疏化、结构化和判别性多约束下的多视角监控视频中行为检测和识别方法，用于对多视角视频监控中目标行为进行检测和识别，以实现对多视角监控视频的智能分析，其特征在于该方法具体包含以下步骤：第1、视频预处理针对多视角视频中的所有图像序列，通过中值滤波进行噪声过滤；第2、目标检测首先建立目标检测模型，用于检测多视角视频中是否出现目标即人体；第3、目标跟踪建立目标跟踪模型，用于跟踪第2步中检测到的所有的目标，同时，对第2步中检测目标进行判断，是否出现新的人体；第4、时空特征提取根据图像序列中检测和跟踪结果，提取人体目标上的时空兴趣点特征，并保存对应的结果；第5、滑动时间窗及特征归一化根据预先设定的时间...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：高赞，张桦，刘安安，徐光平，薛彦兵，董晨，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：