一种基于向量场模型的行为分析方法技术

一种基于向量场模型的行为分析方法是在监控视频系统的视频图像序列中识别特征点，随着目标的运动，把对应的点连接成向量，向量的运动则形成场，在运动的向量场中识别运动特征，确定当前状态之后，会有一个预测模型对下一个状态进行预测。当预测失效时，会产生一个暂且叫做“失效度”的量，我们对“失效度”有一个容忍阂值，当“失效度”属于正常误差范围时，启动校正机制重新预测，当“失效度”很大时，启用我们的异常行为判定规则判断是否出现异常，如出现异常，报警，否则启用校正机制。

A behavior analysis method based on vector field model

A behavior analysis method based on vector field model is to identify the feature points in the video image sequence video surveillance system, with the movement of the target, the corresponding points are connected into vector, vector motion form recognition field, motion feature vector field in motion, determine the current state, there will be a the prediction of the next state. When the prediction fails, will generate a call \failure\, we have a tolerance threshold of \failure\, when the \failure\ belongs to the normal range of error correction mechanism, start again predicted that when \failure degree\ is very large, we enable the exception for judging rules to determine whether there is abnormal, such as abnormal, alarm, or enable correction mechanism.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术专利属于视频监控
，尤其是涉及。
技术介绍
近些年来，视频监控系统在各行业已得到了广泛应用，例如日常生活中的超市，与小区等所安装的安全监控系统、交通方面所使用的违章监控系统、银行系统所设置的柜台监控等等。智能监控系统是非常复杂的，涉及到多方面的技术，现阶段，背景清除法和图片比对的方法仍然占有重要的位置，因为其实现简单，方法成熟，在很多情况下效果也可以接受。但是常规的背景减除法和图片比对方法的主要问题有:1、噪声去除的麻烦，目前虽然有很多滤波和降噪的方法，但效果都不是特别可靠，而且每种算法的适用范围有限，针对每个具体应用，都要选择不同的算法和相应的闻值；2、输入信息源单一(目前只有从视频中提取的图片)，信息相对残缺(处理过程中难免信息丢失和走样，缺乏校正机制)，对后续的处理造成了很大的困难；3、缺乏一个能对处理过程提供强有力支持的模型或结构，使各个阶段处理过程中使用的法缺乏统一性，各自为政；4、行为识别的算法感觉不是很成熟，现在还没有经过充分检验。因此为了社会的经济与和平，解决这些技术问题，已刻不容缓。 专利技术专利内容本专利技术专利所要解决的技术问题在本文档来自技高网...

【技术保护点】
在视频图像序列中识别特征点，随着目标的运动，把对应的点连接成向量，向量的运动则形成场，在运动的向量场中识别运动特征，从而判断出异常情况，达到智能监控的目的，这样可以不用进行图像分割，不用必须得到目标的清晰轮廓。

【技术特征摘要】
1.在视频图像序列中识别特征点，随着目标的运动，把对应的点连接成向量，向量的运动则形成场，在运动的向量场中识别运动特征，从而判断出异常情况，达到智能监控的目的，这样可以不用进行 图像分割，不用必须得到目标的清晰轮廓。2.研究这种方法的目标:第一层目标:通过对特定目标(如人、车辆等)的分析，获得某些特征的模板，在目标的识别与跟踪过程中起到辅助作用；第二层目标:作为智能监控系统中的核心算法完成异常识别的任务；第三层目标:在特征点提取、向量场模型、特征抽象...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑玉山，邓正宏，夏杰，
申请(专利权)人：西安秦码软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：