基于轨迹特征分析的行人异常行为识别

基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。

该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。

本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。

本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。

接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。

在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。

本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。

本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。

人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。

人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。

这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。

特征提取是行为识别与检测的关键步骤。

通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。

这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。

常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。

接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。

通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。

一种行人异常行为检测方法随着城市化进程的不断加快，行人在城市中的数量也越来越多，尤其是在繁忙的交通路口和人流密集的地区。

然而，行人在这些地方往往会出现各种异常行为，如闯红灯、逆向行走、长时间停留等，这些异常行为不仅会给自身带来危险，还会给周围环境和其他行人造成安全隐患。

因此，一种行人异常行为检测方法的研究变得尤为重要。

当前，随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，行人异常行为检测在视频监控领域受到了广泛关注。

传统的行人检测方法主要是基于特征工程和机器学习的方法，这种方法需要人工设计特征提取算法，难以充分挖掘数据的潜在信息。

而深度学习技术的出现，使得行人异常行为检测任务可以通过端到端的方式进行训练，极大地简化了模型的设计过程，并在一定程度上提高了检测的准确性和鲁棒性。

一种典型的行人异常行为检测方法包括以下几个步骤：1.数据采集：首先需要在所关注的场景中安装摄像头，实时采集行人的视频数据。

这些视频数据会成为算法训练和测试的基础。

2. 行人检测：通过目标检测算法，对视频中的行人进行定位和识别。

常用的目标检测算法包括Faster R-CNN、YOLO和SSD等。

3. 行人追踪：对于视频中连续的帧，需要利用行人追踪算法对行人进行跟踪，以便后续的异常行为检测。

常用的行人追踪算法有SORT、Deep SORT等。

4.异常行为检测：通过深度学习技术，构建行人异常行为检测模型。

该模型可以学习行人的正常行为模式，并对异常行为进行识别。

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。

5.结果展示：最终，将检测到的异常行为通过图像或视频进行展示，以便相关人员及时处理。

在实际应用中，行人异常行为检测方法可以应用于城市交通管理、商场安全监控、工厂生产线监测等领域。

例如，通过在交通路口安装摄像头，可以实时监测行人是否闯红灯、逆向行走等违规行为，为交通管理部门提供重要参考。

在商场安全监控中，可以检测到行人是否在紧急情况下逃逸或偷窃，及时报警处理。

视频监控系统中的行人异常行为检测算法研究摘要：近年来，随着城市安全意识的加强，视频监控系统在公共场所的应用越来越普遍。

行人异常行为检测是视频监控系统中重要的一项任务，能够帮助及时发现潜在的安全隐患，维护公共安全。

本文基于视频监控系统，深入研究了行人异常行为检测的相关算法，并探讨了其优化方法与应用前景。

1. 引言随着科技的不断进步，视频监控系统成为城市管理和公共安全的重要工具。

在视频监控系统中，行人异常行为检测是一项关键的任务，它有助于保护公共安全、预防犯罪和事故。

但是，由于人流密集、行人行为多样以及复杂环境等特点，行人异常行为检测算法面临很多挑战。

2. 行人异常行为检测算法行人异常行为检测算法主要分为两个步骤：行人检测和异常行为识别。

行人检测是基础且关键的步骤，它通常使用人体检测算法，如基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）来实现。

异常行为识别则需要运用更加复杂的算法，如基于轨迹分析、行为模型的方法等。

3. 行人异常行为检测算法的优化方法为了提高行人异常行为检测算法的性能，研究人员提出了许多优化方法。

其中一种方法是引入时空信息，通过建模行人的轨迹来提高异常行为的识别率。

另一种方法是引入上下文信息，将周围环境的信息与行人行为进行关联分析。

此外，深度学习技术的应用也为行人异常行为检测提供了更多的可能性。

4. 行人异常行为检测算法的应用前景行人异常行为检测算法在各个领域都有广泛的应用前景。

在公共安全领域，行人异常行为检测算法可以帮助监控人员及时发现可疑行为，预防恶性事件的发生。

在交通领域，行人异常行为检测算法可以用于交通监控，减少交通事故的发生。

此外，行人异常行为检测算法还可以应用于商场、机场等公共场所，提高安全管理能力。

5. 挑战与展望虽然行人异常行为检测算法已经取得了一定的进展，但是仍然面临着一些挑战。

首先，复杂背景下的行人检测仍然存在困难。

其次，行人异常行为数据集的缺乏也限制了算法的发展。

基于人体运动轨迹的行为识别技术随着人工智能技术的日益成熟，人体运动轨迹的研究已经越来越受到关注。

基于人体运动轨迹的行为识别技术是一项能够对人类行为进行自动化识别的技术。

它可以对各种行为进行分类和识别，如体育运动、犯罪行为、普通日常行为等。

这项技术不仅具有广泛的应用价值，而且可以填补人类判断力的不足。

一、人体运动轨迹的获取方法人体运动轨迹的获取方法有很多种，比如视觉方法、惯性传感器方法、声音方法等。

其中，视觉方法是最常用的一种方法。

它可以通过摄像头捕捉人体运动轨迹，采集到的数据可以用来识别不同行为。

惯性传感器方法利用传感器测量人体运动的加速度和重力，来获取人体运动轨迹。

声音方法则可以通过分析人体在行为时发出的声音来识别不同的行为。

二、人体运动轨迹的特征提取方法在获取到人体运动轨迹之后，需要对数据进行处理，以便用于行为识别。

这个处理过程主要包括特征提取和分类器训练两个阶段。

特征提取是将人体运动轨迹中的有用信息提取出来，而舍去那些无用的信息。

常用的特征提取算法包括PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、SVM（支持向量机）等。

三、人体行为分类的算法人体行为分类的算法主要包括决策树算法、KNN（最近邻居算法）、SVM算法等。

决策树算法是基于树形结构的分类方法，它可以将数据进行分类并生成一棵树，用于分类预测。

KNN算法是通过比较新数据与历史数据的相似度来判定其所属类别。

SVM算法采用超平面来进行分类，它可以有效地解决非线性可分问题。

四、人体运动轨迹在不同领域的应用基于人体运动轨迹的行为识别技术可以应用于各个领域，如体育运动、智能家居、犯罪预防等。

在体育运动领域中，这项技术可以用于运动员的行为监测和分析，帮助教练针对个人情况进行纠正；在智能家居领域中，这项技术可以实现对家庭成员的行为识别和自动化控制；在犯罪预防领域中，这项技术可以用于监控路面上的行为，以便及时发现可疑人物和行为。

五、人体运动轨迹技术的发展前景在未来，基于人体运动轨迹的行为识别技术将有更广泛的应用场景和更多的研究方向。

基于视频分析的行人行为识别与异常检测算法研究行人行为识别与异常检测在视频监控、智能交通等领域具有重要的应用价值。

随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于视频分析的行人行为识别与异常检测算法成为研究的热点之一。

本文将对该领域的算法进行探讨，并给出相应的研究结果。

一、引言视频监控系统中，行人行为识别与异常检测的目的是准确地识别和监测不同行人行为，以便满足对特定行为的实时监控和警报需求。

基于视频分析的行人行为识别与异常检测算法通过提取图像帧中的特征，结合机器学习方法，进而进一步实现对行人行为的自动识别和异常检测。

二、相关研究1. 行人行为特征提取行人行为特征提取是行人行为识别与异常检测的关键一步。

传统的方法主要基于手工设计特征，如颜色、纹理、形状等，然而这种方法对于复杂场景和光照变化较为敏感。

近年来，深度学习的兴起为行人行为特征提取提供了新的思路。

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被广泛应用于行人行为特征提取，并取得了显著的性能提升。

2. 行人行为识别与分类行人行为识别与分类是通过学习和训练算法，对观察到的行人行为进行精确分类和识别。

常用的算法包括K近邻算法、支持向量机（SVM）以及深度学习方法等。

深度学习方法在行人行为识别中取得了很好的效果，通过使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和序列建模，能够有效地识别行人的不同行为。

3. 异常检测异常检测是在正常行人行为识别的基础上，进一步检测和识别不符合正常行为模式的异常行为。

常见的异常行为包括人群拥挤、突然停止、穿越禁止区域等。

传统的异常检测算法主要基于统计的方法，如高斯模型、背景建模等。

近年来，基于深度学习的异常检测算法逐渐受到关注，通过将行人行为表示为高维特征向量，并利用深度神经网络进行异常行为的检测与分类。

三、研究方法本文提出基于视频分析的行人行为识别与异常检测算法，通过以下步骤实现：1. 视频数据采集与预处理使用摄像机采集行人行为视频数据，并对视频进行预处理，包括视频去噪、图像增强等，以提高后续算法的准确性和稳健性。

使用计算机视觉技术进行行人重识别与轨迹分析的方法与技巧行人重识别和轨迹分析是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。

本文将介绍使用计算机视觉技术进行行人重识别与轨迹分析的方法与技巧。

首先，行人重识别是指在不同摄像头或不同时刻的行人图像中准确识别同一行人的任务。

行人重识别的关键在于提取行人的特征表示，并进行跨摄像头或跨时序的匹配。

现有的行人重识别方法主要包括基于外貌特征的方法和基于行为特征的方法。

基于外貌特征的方法主要利用行人的外观信息进行识别，常用的特征提取方法包括局部特征描述符（如HOG、LBP等）和全局特征描述符（如颜色直方图、SIFT、SURF等）。

在行人重识别中，可以通过学习一个判别性的特征表示来提高识别性能，常用的方法包括度量学习方法（如度量学习、稀疏编码、字典学习等）和深度学习方法（如卷积神经网络）。

此外，为了提高行人重识别的鲁棒性，还可以采用数据增强、模型融合和多尺度检测等技巧。

基于行为特征的方法主要利用行人的运动模式或行为特征进行识别。

典型的行为特征包括行人的运动轨迹、姿态和动作等。

行人的运动轨迹可以通过目标跟踪算法和轨迹聚类算法进行提取和分析。

行人的姿态和动作可以通过姿态估计和动作识别算法进行提取和分析。

此外，还可以利用时序模型（如HMM、LSTM等）进行行为建模，从而提高行人重识别的准确性和鲁棒性。

在行人重识别的基础上，轨迹分析旨在对行人的运动轨迹进行建模和分析，从而推测行人的行为和目的。

轨迹分析的关键在于轨迹的表示和特征提取。

常用的轨迹表示方法包括帧差法、光流法、轨迹点描述符等。

而轨迹的特征提取可以采用时序特征、空间特征和频域特征等。

常用的轨迹分析方法包括轨迹聚类、轨迹分类和行为预测等。

此外，为了提高行人重识别和轨迹分析的效果，还可以采用多摄像头视角融合、多尺度检测和数据增强等技巧。

多摄像头视角融合可以解决不同视角下行人外貌的变化问题，多尺度检测可以解决行人尺度变化问题，数据增强可以增加训练样本的多样性。

基于计算机视觉的行人行为分析与异常检测技术计算机视觉是人工智能领域中的重要分支之一，它利用计算机算法和视觉传感器对图像和视频进行处理和分析。

行人行为分析与异常检测技术是计算机视觉应用的一部分，它主要关注在监控视频中对行人的行为进行分析，并能够准确地检测到异常行为。

这项技术在公共安全、智能交通以及视频监控等领域具有广泛的应用前景。

首先，行人行为分析技术旨在通过对行人的动作、姿态和轨迹等信息进行检测与分析，从而实现对其行为进行描述和判断。

通过计算机视觉算法的应用，可以实现行人的人体识别和跟踪，并在此基础上进行行为分析。

例如，基于计算机视觉的行人行为分析技术可以用来检测行人是否穿越马路时违规，或者检测行人是否有异常的行走模式，如摇摆不稳或者行走时犹豫不决。

这些信息能够帮助监控系统快速定位和识别潜在的风险，并及时采取措施来避免事故的发生。

其次，异常检测技术是行人行为分析的关键组成部分。

它通过对行人的行为模式进行建模，检测那些与预期行为模式显著不符的行为。

异常行为可能是窃贼入侵、暴力冲突、摔倒等不正常事件的表现，对于这些异常行为的及时发现和报警可以极大地提升公共安全。

为了能够有效地进行异常检测，需要使用适当的计算机视觉算法和模型来对行人的正常行为进行建模，并通过与实时视频流进行比对来判断是否有异常行为的发生。

基于计算机视觉的行人行为分析和异常检测技术还可以应用于智能交通系统中。

例如，在交通拥堵监控中，通过识别行人的行走路径和速度，可以有效地分析交通运行情况，并及时采取措施来疏导交通。

此外，在公共场所的安保过程中，通过行人行为分析和异常检测技术，可以实现对潜在威胁的快速感知和定位，为保障公共安全提供有力的支持。

然而，基于计算机视觉的行人行为分析和异常检测技术仍面临一些挑战。

首先，行人行为的识别和追踪在复杂环境中仍然存在一定的误差，如行人与其他物体之间的相似度较高等问题。

其次，算法的实时性也是当前需要解决的难题，特别是对于大规模视频监控系统来说。

基于深度学习的轨迹预测与异常检测技术研究随着智能交通系统的发展，轨迹预测与异常检测技术变得越来越重要。

在城市交通管理、自动驾驶系统等领域中，准确地预测交通参与者的行为以及检测异常行为是确保交通安全和优化交通流量的关键。

深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成功。

在轨迹预测与异常检测技术中，深度学习也开始展现其巨大的潜力。

本文将介绍基于深度学习的轨迹预测与异常检测技术的研究现状以及未来的发展方向。

首先，我们将讨论基于深度学习的轨迹预测技术。

轨迹预测是通过观察和分析交通参与者的历史行为，预测其未来可能的行动和轨迹。

传统的方法主要基于统计模型和数学模型，但是这些方法往往对于复杂的交通环境和多样的行为模式表现不佳。

而基于深度学习的轨迹预测技术可以从大规模的数据中学习并提取特征，以更准确和鲁棒的方式预测交通参与者的未来行动。

目前，已经有许多基于深度学习的轨迹预测模型被提出，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变分自编码器（VAE）等。

这些模型在多个数据集上展示了较好的预测性能，并为实际应用奠定了基础。

其次，我们将探讨基于深度学习的轨迹异常检测技术。

轨迹异常检测是指在交通环境中检测并识别与正常行为不一致的轨迹和行为模式。

传统的方法主要依赖于手动定义的规则和特征，但这些方法很难捕捉到复杂的异常行为。

而基于深度学习的轨迹异常检测技术可以自动地学习并提取轨迹中的高级特征，从而更准确地检测异常行为。

近年来，一些基于深度学习的异常检测模型如生成对抗网络（GAN）和变分自编码器已经被提出，并在轨迹数据集上取得了较好的检测性能。

这些模型可以有效地发现交通中的异常行为，从而为交通管理和安全提供重要的辅助手段。

基于深度学习的轨迹预测与异常检测技术还存在一些挑战与未来的发展方向。

首先，深度学习模型需要大量的标记数据来进行训练，然而轨迹数据的标记是一项耗时耗力的任务。

因此，如何高效地获取大规模的标记轨迹数据是一个关键的问题。

智能交通系统中的行为识别与异常检测随着社会的发展和城市化进程的加速，交通拥堵已经成为现代城市面临的一个严重问题。

为了改善交通状况和提高交通安全性，智能交通系统被广泛应用。

其中，行为识别与异常检测是智能交通系统中的关键技术之一，它能够准确识别和监测交通中的各种行为，并及时发现异常情况。

行为识别是指通过智能交通系统中的传感器、摄像头等设备，对交通参与者的行为进行自动识别和分类。

这些交通参与者包括车辆、行人、自行车等。

通过实时监测和分析这些交通参与者的行为，智能交通系统能够提供实时的交通状态信息，包括交通流量、车辆速度、行人密度等，从而帮助交通管理部门更好地规划路网和交通信号控制。

在智能交通系统中，行为识别的方法主要包括计算机视觉、传感器技术和无线通信等。

计算机视觉技术利用摄像头、视频分析算法等手段，通过分析图像和视频中的特征，来判断交通参与者的行为。

传感器技术则通过安装在道路上的传感器，收集交通参与者的行为信息，如车辆数量、速度等。

无线通信技术则通过车载设备和道路设备之间的通信，实现对交通参与者的行为进行识别。

除了行为识别，智能交通系统中的异常检测也起到重要的作用。

异常检测是指通过智能交通系统识别交通中的异常行为，如交通事故、交通拥堵、违规行驶等。

通过及时检测和识别这些异常行为，可以提供给交通管理部门及时的告警信息，从而进一步加强交通安全和管理。

在智能交通系统中，异常检测的方法主要包括基于传感器的异常检测和基于数据分析的异常检测。

基于传感器的异常检测通过安装在道路上的传感器，实时收集交通参与者的行为信息，并将其与预先设定的临界值进行比较，一旦超过临界值，则判定为异常行为。

基于数据分析的异常检测则通过对之前的交通数据进行建模和分析，从中识别出异常行为模式，一旦发现类似的行为模式，就可以发出警报。

智能交通系统中的行为识别与异常检测不仅可以提供实时的交通状态信息，帮助交通管理部门更好地规划交通，还可以加强交通安全和管理。

基于轨迹分析的行为识别技术研究一、引言近年来，随着GPS、移动互联网等技术的普及，人们的移动轨迹数据快速积累，如何从这些数据中分析出不同的行为模式，成为了一个重要的问题。

行为识别技术是从轨迹数据中识别出人们的不同行为模式并进行分类的技术，它在路径规划、交通管理、智能家居等领域有着广泛的应用。

二、行为识别技术的研究现状1. 常用的行为识别技术目前，常用的行为识别技术包括基于地图匹配的方法、基于移动模式的方法、基于机器学习的方法等。

基于地图匹配的方法是将轨迹数据与地图进行匹配，然后通过对比规定的行为模式进行分类。

基于移动模式的方法是根据轨迹的移动特点提取特征，然后采用分类算法进行分类。

基于机器学习的方法是先通过一定的特征选择方法，然后利用分类算法进行训练和分类。

2. 研究存在的问题虽然行为识别技术发展出现了很多新的方法，但是研究还存在着一些问题。

例如对于轨迹数据中的噪声和异常点的处理、如何选择合适的特征、如何选择合适的分类算法等问题亟待解决。

三、基于机器学习的行为识别技术研究及分析1. 特征选择特征选择是指从轨迹数据中提取出能够反映不同行为模式的特征。

目前，常用的特征有速度、加速度、加速度变化率、行程密度、数据采样率等特征。

据研究表明，加速度变化率和行程密度是两个较好的特征。

加速度变化率可以反映出行动的频率和被控制的程度，行程密度则是衡量了轨迹路径的复杂性。

在特征选择时，需要根据实际情况选择合适的特征。

2. 分类算法选择分类算法是将提取出来的特征进行分类的关键。

现在常用的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

不同的分类器在不同的数据集上表现不同，需要先对比不同算法的性能指标，然后根据实际情况选择合适的分类算法。

3. 轨迹裁剪轨迹裁剪是指将一条轨迹分成若干段，然后对每一段进行行为识别。

轨迹裁剪对于处理不连续或时间间隔较长的轨迹具有重要意义，例如在对于交通事故的研究中，需要将一条轨迹分成事故前和事故后两部分进行分析。

基于深度学习的行人行走轨迹识别与分析算法研究行人行走轨迹识别与分析是计算机视觉领域的研究热点，也是智能监控、交通管理、智能导航等领域中的重要技术。

深度学习作为一种强大的机器学习方法，被广泛应用于行人行走轨迹识别与分析中。

本文将针对基于深度学习的行人行走轨迹识别与分析算法展开研究。

首先，我们需要了解深度学习在行人行走轨迹识别与分析中的基础知识。

深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式进行学习和模式识别的机器学习技术。

它的核心是深层神经网络模型，可以通过多层次的非线性变换来表达复杂的数据特征。

在行人行走轨迹识别与分析中，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）来提取行人行走轨迹的特征。

CNN是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习网络模型，它通过多次卷积和池化操作，逐渐提取特征并进行分类。

对于行人行走轨迹，我们可以将其表示为图像序列，并通过CNN提取序列中的空间和时间特征。

除了CNN，递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）也是一种常用的深度学习模型，适用于处理时序数据。

对于行人行走轨迹识别与分析，RNN可以很好地捕捉行人的运动模式和轨迹信息。

通过连接前一时刻的隐藏状态与当前输入，RNN可以将时间信息引入网络中并建立时间依赖关系。

在行人行走轨迹识别与分析中，除了基本的深度学习模型，还可以使用一些改进的模型来提高识别与分析的效果。

例如，长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）可以更好地处理长期依赖关系，对于较长序列的行人行走轨迹分析效果更好。

另外，注意力机制（Attention Mechanism）可以帮助提取行人行走轨迹中的关键信息，提高识别准确率。

在实际应用中，行人行走轨迹识别与分析算法还面临一些挑战。

首先是行人行走轨迹的多样性和复杂性。

不同行人之间的行走模式可能存在差异，行人行走轨迹包含了丰富的信息，如速度、方向、停留时间等。

基于人体轨迹识别的行为分析技术研究摘要：人体轨迹识别是一种新兴的技术，拥有广泛的应用前景。

本文通过对基于人体轨迹识别的行为分析技术的研究，探讨了该技术的原理、方法和未来发展方向。

研究结果表明，基于人体轨迹识别的行为分析技术能够有效地识别人体的行为，为安防监控、健康管理和智能交通等领域提供了有力的支持。

1. 引言行为分析是人体轨迹识别技术的重要应用之一，通过对人体轨迹进行分析，可以了解人体在特定时间段内的活动情况，从而为各个领域提供相关的决策支持。

本文旨在研究基于人体轨迹识别的行为分析技术，探讨其原理、方法和应用前景。

2. 基于人体轨迹识别的行为分析技术原理基于人体轨迹识别的行为分析技术主要分为两个步骤：轨迹提取和行为分析。

轨迹提取通过使用传感器或摄像机记录人体的轨迹数据；行为分析则通过对轨迹数据进行处理和分析，识别出人体的不同行为。

2.1 轨迹提取轨迹提取是基于人体轨迹识别的行为分析技术的第一步，主要通过传感器或摄像机记录人体在特定时间和空间下的运动轨迹。

常见的轨迹提取方法包括传感器技术、摄像机技术和无线通信技术等。

2.2 行为分析行为分析是基于人体轨迹识别的行为分析技术的核心步骤，主要通过对轨迹数据进行处理和分析，识别出人体的不同行为。

行为分析技术包括目标跟踪、行为识别和行为预测等。

3. 基于人体轨迹识别的行为分析技术方法本节介绍了几种常见的基于人体轨迹识别的行为分析技术方法。

3.1 目标跟踪目标跟踪是一种常见的基于人体轨迹识别的行为分析技术方法，主要通过对人体的轨迹数据进行分析，实现对人体运动轨迹的预测和跟踪。

常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波以及基于深度学习的目标跟踪方法等。

3.2 行为识别行为识别是基于人体轨迹识别的行为分析技术方法的重要环节，主要通过对人体轨迹数据进行特征提取和分类，实现对人体行为的识别。

常用的行为识别方法包括基于机器学习的行为识别方法和基于深度学习的行为识别方法等。

基于深度学习的行人行为识别与轨迹跟踪技术研究摘要：行人行为识别与轨迹跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向，对于视频监控、智能交通系统等应用具有重要价值。

本文基于深度学习技术，对行人行为识别与轨迹跟踪进行了系统研究。

首先，搭建了一个基于卷积神经网络的行人特征提取模型，用于从视频中提取行人的视觉特征。

然后，设计了一个基于循环神经网络的行人行为识别模型，用于对行人的不同行为进行分类。

最后，提出了一种基于多目标跟踪的行人轨迹跟踪方法，实现了对行人运动轨迹的准确跟踪。

实验结果表明，本文提出的技术在行人行为识别与轨迹跟踪任务中取得了较好的效果。

第一章引言1.1研究背景近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，行人行为识别与轨迹跟踪成为了一个备受关注的研究领域。

行人行为识别与轨迹跟踪技术在视频监控、智能交通系统等领域具有广泛的应用前景。

传统的行人行为识别与轨迹跟踪方法需要手动设计特征，并且对光照、姿态等因素较为敏感，效果有限。

而基于深度学习技术的行人行为识别与轨迹跟踪方法能够自动学习特征，具有更好的鲁棒性和准确率。

1.2研究目的本文旨在基于深度学习技术，研究行人行为识别与轨迹跟踪方法，以提高行人行为识别与轨迹跟踪的准确性与效率。

第二章相关工作2.1行人行为识别方法介绍了传统的行人行为识别方法，包括基于手工特征的方法和基于机器学习的方法，并分析了其优缺点。

2.2行人轨迹跟踪方法综述了传统的行人轨迹跟踪方法，包括基于外观模型的方法、基于运动模型的方法和基于多目标跟踪的方法，并对比了它们之间的区别。

第三章方法设计3.1行人特征提取模型搭建了一个基于卷积神经网络的行人特征提取模型，该模型能够从视频中提取行人的视觉特征。

使用了预训练的深度学习网络模型，并进行了微调以适应行人行为识别任务。

3.2行人行为识别模型设计了一个基于循环神经网络的行人行为识别模型，用于对行人的不同行为进行分类。

该模型能够从行人的时间序列特征中学习行为模式，并进行准确的分类。

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基于轨迹特征分析的行人异常行为识别
周维柏;李蓉
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2010(000)012
【摘要】提出一个以行人为目标的视频监控系统,利用行人的移动轨迹特征来判断是否发生异常行为.利用背景相减法来检测是否有目标的存在,并利用目标的各种信息来追踪行人;建立目标行为模型,利用模型有效地识别目标的各种行为;利用轨迹对比的方式完成相关事件的轨迹检索,并供后续查询.实验表明,本算法可行、性能稳定.【总页数】3页(P107-109)
【作者】周维柏;李蓉
【作者单位】华南师范大学增城学院,广州,511363;华南师范大学增城学院,广州,511363
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于SOM的行人异常轨迹检测 [J], 陆云飞;陈临强
2.基于轨迹分析的交通目标异常行为识别 [J], 李明之;马志强;单勇;张晓燕
3.基于轨迹分析的异常行为识别与管控研究 [J], 王晓龙;郭捷;邱卫东;徐鹏;郭曼;张菡
4.基于轨迹分析的行人异常行为识别 [J], 胡瑗;夏利民;王嘉
5.基于场景和行人交互力的行人轨迹预测 [J], 彭涛;黄子杰;刘军平;张自力;胡智程因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第23卷 第3期 模式识别与人工智能 V o.l23 N o.3 2010年6月 PR&A I Jun 2010 基于模糊理论的行人异常动作检测*张 军1,2 刘志镜11(西安电子科技大学计算机学院西安 710071)2(石家庄职业技术学院信息工程系石家庄 050081)摘 要 为在智能监控系统中自动识别行人的异常动作,提出简化的人体关节模型图.根据行人躯干和四肢轮廓角度的变化,设计用于模糊化的函数式.提出利用躯干和四肢的模糊隶属度通过计算来得到整个人异常度的一种基于模糊理论异常行为判别的算法.在系统实现中,提出利用质心轨迹和模糊判别的联合方法来甄别行人是否异常的方法.模糊判别可实现在视频监控范围内对行人行为的主动分析,从而能够对行人异常的动作做出识别并进行报警处理.通过实验证明该方法具有较高的识别率.关键词 智能监控,模糊理论,模糊判别,关节模型中图法分类号 TP37Abnor mal Behavior of Pedestrian Detecti on Based on Fuzzy TheoryZ HANG Jun1,2,LI U Zhi Ji n g11(School of Co mputer Science and Technology,X idian University,X i'an710071)2(Depart m ent of Infor mation Engineering,Sh ijiazhuang Vocational Technology Instit u te,Shijiazhuang050081)ABSTRACTTo auto m atically i d entify pedestrian abno r m almove m ent i n IntelligentM onitori n g Syste m,a si m plified articu lated m odel of hu m an body is presented.A f u zzification functi o n using the var i e ty in trunk and li m bs contour ang les o f pedestrian i s designed.Then an abnor m al behavior d iscri m i n ati o n algor ithm based on f u zzy theory is proposed.The algorithm applies fuzzy m e m bersh ip o f the tr unk and li m bs o f pedestrian to get the overa ll deg ree o f ano m aly.In the syste m realization,a m ethod of co m b i n i n g center o f m ass trajectory and fuzzy discri m inant is proposed to discri m i n ate t h e ano m a l y o f pedestr i a n.Fuzzy d iscri m i n ant can i m p le m ent active ana l y sis of pedestrian behav ior i n v isual surve illance and thereby detect irregularities to recognize abnor m al behavior and alar m.The exper i m enta l resu lts sho w that the proposed a l g orithm hasa h i g her recogn iti o n rate.K ey W ords Inte lligent M onitori n g,Fuzzy Theor y,Fuzzy D iscri m inan,t Arthrosis Jo i n t A rticulati o n M ode l*广东省教育部产学研结合计划资助项目(N o.2006D90704017)收稿日期:2008-09-08;修回日期:2009-05-04作者简介 张军,男,1972年生,博士研究生,高级工程师,主要研究方向为视觉计算、监控系统.E m a i:l zhang72j un@163.co m.刘志镜,男,1957年生,教授,博士生导师,主要研究方向为数据挖掘、视觉计算.1 引 言目前人体运动智能分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,其核心是利用图像处理、图像分析、计算机视觉等技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述.它在高级人机交互、智能监控、视频会议、医疗诊断及基于内容的图像存储与检索等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值[1].智能视觉监控区别于传统意义上的监控系统在于其智能性,不仅用摄像机代替人眼,而且用计算机协助人、代替人来完成监视或控制任务,从而能减轻人的负担[2].针对运动目标的异常行为识别作为整个视觉监控的重点和难点,国内外提出统计方法、基于物理参数的方法、基于时空运动的方法和基于模型的方法[3].统计方法对噪声具有较强鲁棒性且具有运算量小的优点.基于物理参数的方法易于理解、不依赖于观测的角度,但依赖于需要恢复场景的参数的问题.基于时空运动的方法能较好表现出时间和空间的运动,具有计算复杂度低、使用简单,但容易受噪声干扰的问题.基于模型的方法具有难于从视频获取精确的模型和运算量大的问题.结合行人走路的特点,并考虑到行人走路容易发生自遮挡的问题,本文提出把行人的躯干和四肢轮廓角度信息利用函数映射成模糊隶属度,然后再利用模糊判决的方法计算出行人整体异常行为(非规则行为)的隶属度,最后根据先验学习的结果判断出行为正常与否的检测方法.其优势是充分利用行人运动特点,针对行人的多种行为,不需复杂的运算,就能够较高效地识别出常见非规则行为,并且符合人类判断思路,在实践中具有较大的可用性.2 建立人体关节模型为了准确式识别行人的行为,需要建立人体模型.基于人体模型的表示方法本质上是将人体及其姿态参数化,通过分析这些参数化的人体模型来识别行人的运动.基于模型的表示方法能够准确描述行人的运动,尤其是涉及到肢体的动作,能够较为容易地解决遮挡问题[4].因而该方法能够更精确、更突出地表示出运动的细节,提高识别的准确度.但也有难于取得精确信息和运算量大的问题.人体模型主要有三种:线图模型[5]、2D模型[6]和立体模型[7],其中线图模型和2D模型在人的运动识别中用的较为广泛,而立体模型由于其复杂度较高、参数难以估计,故较少的用于运动识别.本文采用2D模型来为人体建模,整个模型由9个矩形和1个球体组成,分别代表躯干、上臂、前臂(包括手)、大腿、小腿(包括脚)和头,如图1(a)所示,在具体算法中通过跟踪所有主要关节的2D笛卡尔坐标的角度来判断人体姿态的正常隶属度[8].一个行人的最终姿势由上肢、下肢和躯干的联合姿态决定,在视频监控中,基于图像获取精确度和计算复杂度的考虑,采用了简化的关节模型图,如图1 (b)所示,由两个上肢、两个下肢和躯干组成.并定义了对人体运动产生影响地的5个角度参数,前胳膊 1、后胳膊 2、躯干 3、前腿 4、后腿 5[9],如图1(c)所示.使用5个角度参数就能确定人的行为,解决了难于获取精确信息和运算量大的问题.(a)行人关节模型(b)简化关节图(c)定义关节的角度(a)A rticu lated mode l o f a wa l ker(b)P red i gesti on o f articu l a ted model o f a wa l ker(c)D efi n i ng the various j o i nt ang l es图1 人体模型F ig.1 M ode l o f hu m an body3 异常行为识别框架在行人的异常行为识别中,被识别对象的行为是个较复杂的非线性、时空变化的过程,往往很难获得精确的数学模型.并且由于传统的识别方法是建立在数学模型的基础上的,没有数学模型,这些传统方法是很难获得良好的动态和静态性能.而模糊判别是一种模仿人的判别思想,它不依赖于对象的数学模型,而是通过对模糊信息的处理做出对复杂对象的判断.模糊判别技术在复杂、难以建立精确数学模型的非线性判别过程中表现出优越性能[10].异常行为判别首先利用规则知识库的知识对获取行人轮廓肢体的角度模糊化,然后进行判别,最后进行解模糊,得到判别结果,其结构如图2.422模式识别与人工智能 23卷图2 异常行为模糊判别框架F ig.2 Fuzzy discr i m i nant fra m e w ork for abno r m al behav ior3.1 模糊化模糊化是把精确输入数值映射到相应论域中模糊量的过程[16].在行人的运动过程中,每个关节会产生不同的角度,本文定义胳膊、躯干和腿的活动范围均为0 ~180 ,即输入值为[0,180].每个输入值都有一个相应论域,在文中输入论域均为(0,1),模糊化是在该论域上定义模糊化后隶属度大小的模糊子集.为此需要建立角度与输入论域的关系函数,选取函数时遵循,1)符合人们对角度与隶属度变化的对应关系的认识,即偏离角度愈小,其正常行为的隶属度越大;偏离角度越大,其正常行为隶属度愈小.在一定幅度范围都认为是正常的,当超出人的判断标准时就认为是异常,也就是其属于正常行为的隶属度急剧降低.2)隶属度的值应该遵循正态分布或反正态分布.为了找到相应的隶属度函数,我们把在日常中的概率事件作为模糊隶属度,也就是在大量的学习样本中,把发生该事件的频度作为它的隶属度.在本文中把身体器官在某一角度判定行为正常概率作为正常行为的隶属度.本实验参考2000个样本进行统计(具体统计表可向作者索取).通过最小二乘法多项式的拟合[11],得到相应的多项式,经过形式的变换,得到与f(x)=12-arctan(0.07(x-90))2.84的泰勒展开式相同的式子.因而定义隶属度函数为F( i)=12-a rctan(0.07( i-90))2.84.(1)图3是我们所构造隶属度方程散点图.图4表示偏离角度与论域的关系.图中黑线是隶属度标准方差的界线位置,根据标准方差的含义,就把此值作为正常行为的分界线.图5是模拟18000个平均输入数据所得到的模糊值分布情况,其完全符合反正态分布.图3 隶属度方程散点图F i g.3 Sca tte r po i n ts based on t he m e m bersh ipequation图4 偏离角度与论域的关系F ig.4 R e l a tion ship of dev iation ang les and dom a in图5 模糊度的分布F i g.5 D istribu ti on o f fuzzy set3.2 规则知识库规则知识库包括应用领域的各方面的知识,主要有数据库和规则库组成.3.2.1 数据库数据库提供所有必要的定义.所有输入、输出变量所对应的论域以及这些论域上所定义的规则库中所使用的全部模糊子集的定义都存在数据库中.如4233期 张 军 等:基于模糊理论的行人异常动作检测果论域是离散形式,则模糊子集在数据库中存放的是它在各个离散点上的隶属度.如果论域是连续的,模糊子集在数据库中存放它的隶属函数.数据库向模糊判别提供必要的数据.在模糊化和解模糊时,数据库也向它们提供相关论域的必要数据.根据上面建立的模型,对输入量E和输出量U 的模糊语言描述(模糊集)定义如下:描述输入量E 和输出量U的量化论域均取为[0,1].输入量E的基本论域为[0,180],输出量U的基本论域为{行为正常、行为异常}.3.2.2 规则库规则库存放模糊判别规则.模糊判别规则是操作人员长期积累的经验和领域专家的有关知识,它是对被判别对象进行判别的一个知识模型(不是数学模型).这个模型建立的是否准确,即能否准确总结操作人员的成功经验和领域专家知识,将决定模糊判断的准确与否.如果在运动目标检测阶段,不能完全提取出人体相应四肢部分的信息,就给被遮挡部分赋遮挡部分的值.3.3 模糊判别模糊判别采用某种模糊推理的方法,由输入和判别规则推导出输出.人体躯干和四肢的局部异常可能对人的整体动作来说是正常的,本文采用对躯干和四肢行为模糊度加权平均作为人整体行为模糊值:F= 5n=1(F( n)k n),(2)其中,F( n)为 n的隶属度,n=1,2, ,5,k n为身体不同器官对人体姿态影响权重.3.4 解模糊化与模糊化相反,解模糊是由模糊量到精确量的转化过程.把输出论域转化为输出物理量的变化范围,在运行时解模糊求得的输出论域上的点转化为输出的物理量的值.输出控制量U的量化论域为[0,1].由模糊的值转化为一个精确的值,它是输出论域上的一个点.输出量U的基本论域为{行为正常、行为异常}.3.5 多帧图片异常性判断算法在视频序列中U=[u1,u2, ,ut],ui,i=1,2,,t表示视频中的第i帧,对于多帧得到的人的行为模糊度进行基于滑动窗口的判断,最后综合判断人在一段时间内行为的异常性,行为滑动窗口的算法如下.n f =0;nv=0;j=0;i=0;W h ile!eof()W h ile j<= and R[i]=1% 为窗口的大小,R[i]为第i帧异常行为nf=nf+1;%nf表示在窗口中具有异常行为帧的个数j=j+1;i=i+1;enddif nf>=% 为定义窗口内行为异常数量的阈值判断行为异常end ifi=i+1;nf=0;j=0;endd通过设定窗口 和n f的阈值 的大小,就能有效避免凭单帧判断异常造成的误判,特别是在前景检测效果不好的时候,调整窗口 和n f的阈值 的大小,识别效果更加明显.针对同一视频,图6分别表示 和识别率( =5)与 值和识别率( =15)的关系.(a) =5, 变化(a)R a ti o o f w w hen =5(b) =15, 变化(b)R a ti o o f when w=15图6 、 分别变化时,识别率的对应关系F ig.6 C orresponding re l a tionship o f recogn ition ra te,when, change respe ctive l y424模式识别与人工智能 23卷4 系统实现步骤在系统开发研究中,根据日常生活中人们定义的行人异常行为,如爬行、跳、摔倒、蹲下、打斗等均为非规则行为.并通过大量实例学习研究获取躯干和四肢对动作的影响权重为{左上肢,右上肢,躯干,左下肢,右下肢}={0.15,0.15,0.3,0.2,0.2}.其实现流程如下.1)通过事先的背景建模,并采用将背景减除法[12]和时间差分法加权平均的策略从视频序列中精确检测并提取出运动人体轮廓.它克服了运动人体颜色与背景较为相近时所造成的提取目标轮廓的不完整.其后使用区域融合的办法加上形态学腐蚀和膨胀原理[13]进行处理,以保证轮廓的完整性.2)建立坐标.采用循环查找的方法,计算每帧轮廓图像中点的垂直和水平方向的最大值和最小值记为(Y1,Y2,X1,X2),从而找到纵坐标和横坐标最大和最小的点(Y1,X1),(Y2,X2),以这两个点的连线为对角线,确定每帧图像中单个人的位置.3)进出监控区域问题的解决.当运动人体进出监控区域的时候,捕获到的人体轮廓并不完整,因此形成误判.这时需要将进出屏幕的过程中经过的图像帧予以屏蔽不加判断.4)由于系统采用运动人体躯干和四肢角度变化来判断人体的行为.但当人跳起时其身体关节角度变化不大,很像正常的姿态,这时候单纯运用模糊度很难识别这些非规则行为,这时采用模糊度和质心跟踪相结合的办法来改进这一不足.具体细节如下.(1)质心计算.人的运动区域获取以后,基于连通性的边界跟踪算法用于获取它的轮廓,同时可计算它的质心[14]:x c=1N bN bi=1x i, y c=1N bN bi=1y i,(3)其中,(x c,x c)是质心坐标,N b是边界像素总数,(x i, y i)是边界上的像素.(2)质心轨迹.人体行走轨迹包含着丰富的信息,我们能够得到行人的速度、位置和方向.质心的轨迹不依赖于人体的高矮胖瘦,因而对质心的轨迹分析能够了解到整个人体运动的状况.下面给出连续视频序列中行人在水平和垂直方向的运动情况,水平运动速度和垂直运动速度分别用v x和v y来表示:v x=x n+1c-x n ct, v y=y n+1c-y n ct,(4)其中,(x n c,y n c)是质心的位置,x n c,y n c表示在第n帧的信息. t表示帧的变化速率.5)为了减少运算量,经过机器学习和经验的总结,判别规则定义如下.若质心发生跳变,则行为异常,否则对获取人的轮廓进行骨架的抽取使用式(1)、(2)进行角度的模糊化计算若躯干的模糊隶属度小于阈值Ttr unk,则行为异常,否则若其综合模糊隶属度小于阈值Ttr unk+li m bs,则行为异常.其中T tr unk和T tr unk+li m b s取值分别为躯干和整体行为标准方差的模糊隶属度.6)如果行人的行为被系统判断成异常,报警系统将自动报警.5 实验结果与分析为了验证使用模糊判别对人体异常行为判断的效果,我们使用了行走、侧走、爬行、上坡和下坡的动作来进行验证.表1给出视频中行人的姿态、二值化前景图、关节骨架图、和经过表2运算的隶属度、判定原因和结果.表2给出了对表1中关节骨架图中角度的偏离,并运用式(1)对偏离角度计算得到每个角度异常的隶属度.通过以上所述方法,对本文方法对行人的行走、侧走、爬行、上坡、下坡、跑和跳等日常的活动各取40个实例进行判别,其实验结果如表3所示.实验表明使用模糊判别行人的异常行为,具有判别简单、计算量小、能同时针对行人的不同动作判断其合法性、不需要学习先验知识、具有较高的准确性等特点.但本文方法只能检测到行人的异常行为,不能检测到行人的细小变化和变动.此外,我们还将本文的异常行为检测算法和与本文较类似的文献[15]的方法进行比较.文献[15]中主要是识别走廊等公共场合上的异常行为,在异常行为检测阶段,使用支持向量机(SVM)训练得到异常行为检测器,然后利用检测器进行分类,在采用12个主要成分情况下其异常行为识别率为84.6%.本文方法在不需要学习的情况下,对单帧的异常的识别率达81.4%,然后利用基于滑动时间窗口的多帧方法对异常行为识别率达到83.5%.4253期 张 军 等:基于模糊理论的行人异常动作检测表1 利用模糊判别对5类行为的判别过程T able1 D iscr i m i nant process fo r fi ve kinds o f behav i o r usi ng Fuzzy m ethod视频帧二值化图关节图综合隶属度F判断结果原因正常走0.96898正常模糊值大于阈值Ttr unk+li m bs侧走0.88908异常模糊值小于阈值Ttr unk+li m bs爬行 异常躯干值小于阈值Ttrunk上坡0.96943正常模糊值大于阈值Ttr unk+li m bs下坡0.96431正常模糊值大于阈值Ttr unk+li m bs表2 5类动作偏离角度与模糊值T ab l e2 The dev iati on ang l es and fuzzy va l ue of fi ve kinds o fm otion右臂1/F(1)左臂2/F(2)躯干3/F(3)右腿4/F(4)左腿5/F(5)正常走70 /0.834711 /0.99012 /0.996416 /0.98593 /0.9958侧走76 /0.773086 /0.596110 /0.990944 /0.947117 /0.9851爬行2 /0.9964没检测到/0.996463 /0.88171 /0.997146 /0.9426上坡45 /0.944938 /0.95874 /0.99515 /0.994550 /0.9323下坡46 /0.942650 /0.93233 /0.995840 /0.955133 /0.9666表3 不同动作识别率对比T able3 T he recognition rate compar i son of d ifferen tm otions正常走侧走爬行上坡下坡跑跳总数平均值基于单帧的识别测试数正确数正确率/%403382.5403075.0403177.5403485.0403280.0403177.5403792.528022840.032.581.4基于滑动窗口的识别( =15)测试数正确数正确率/%403587.5403177.5403382.5403485.0403382.5403177.5403792.528023440.033.483.5426模式识别与人工智能 23卷6 结束语结合模糊理论和质心原理找到一个检测运动人体行为的方法.通过实验发现该方法对异常行为的判别性良好、计算简单,在一般摄像机下就使得异常行为的检测率得到大幅度的提高,适用于绝大多数情况下对行人的跟踪与行为识别.在此基础上可构建一个智能安防系统.如在步行街中,当摄像机捕获到运动目标以后对其实行跟踪,并且针对一些可疑的行为发出警报.这样不但能节省人力财力,更重要的是能够避免犯罪的发生.该方法在安防领域具有一定的实用价值.但由于图像获取精细度的原因,要对模糊规则库要详细的定义,并增加细微动作判断的准确度.另外在多个行人相离较近、互相遮挡时,无法精确提取每个行人的信息,从而易出现误判或漏判.参考文献[1]E l ga mm al A,Du rais w a m i R,H arwood D,et al.B ackground andForeground M odeli ng Us i ng Nonpara m etric K ern el Dens i ty Esti m a ti on f or V i sual Surveill ance.Proc of the IEEE,2002,90(7): 1153-1163[2]Zheng Nann i ng.Co m puterV ision and Pattern Recogn iti on.Beijing,Ch i na:Nati onal Def en se Industry Press,1998(i n C h i nese)(郑南宁.计算机视觉与模式识别.北京:国防工业出版社, 1998)[3]H u W ei m i ng,Tan T ien i u,W ang Liang,et al.A Su rvey on V is u alSurveillance ofOb jectM otion and Behavi ors.I EEE Trans on Sys t e m,M an and C ybernetics,2004,34(3):334-352[4]Du Y outi an,C hen Feng,Xu W en l,i e t al.A Su rvey on the V i s i onBas ed H uman M otion R ecognti on.Acta E l ectron i ca S i n ica,2007, 35(1):84-90(i n Ch i n ese)(杜友田,陈峰,徐文立,等.基于视觉的人的运动识别综述.电子学报,2007,35(1):84-90)[5]Gonzalez J,V arona J,Roca F X,et al.A Spaces:Action Spacesf or Recogniti on and Syn t hesis ofH um an Actions//Proc of the2ndInter n ati on alW ork s hop on Articu l ated M oti on and Def or m ab l e Ob j ect.Pal ma d eM all orca,Spai n,2002:942-946[6]Ju S X,B l ack M J,Y acoob Y.Cardboard Peop le:A Para m eteri zedM odel of Articu l ated I m ageM oti on//Proc of t h e2nd In t ernational Conference on Auto m atic Face and Ges t ure Recogn iti on.K illi ngt on, U SA,1996:38-44[7]Ben A ri e J,W ang Zh i q i an,Pand itP,et a l.H u m an Activit y Recogn iti on Us i ng M u lti d i m en si onal Indexi ng.IEEE T rans on Pattern A n al ysis and M ach i ne I n telli gence,2002,24(8):1091-1104 [8]Feng X i ao li n,Perona P.H um an Action Recogn iti on by Sequen ce ofM ovel et Cod e w ord s//P roc of t he1st In t ernational Sy m pos i um on 3D Dat a Processi ng V i s u aliz ati on and T ran s m i ssion.Padova,Ital y, 2002:717-723[9]Zhou Z i heng,P rugel Bennett A,Da mp er R I.A Bayes i an Fra m ework f or Extracti ng H u m an Ga i t U s i ng S trong Prior Kno w ledge.IEEE T rans on Pattern Anal ys i s and M ach i n e Intelli gence,2006,28(11):1738-1752[10]M cLach lan S,A rb l aster J,L i u O K,e t a l.A M u lti S t age SharedContro lM et hod for an Intelli gentM ob ili ty Ass i stan t//Proc of t he 9th I EEE I n ternati ona lConference on Rehab ili tation Roboti cs.Ch i cago,USA,2005:426-429[11]Long H u i p i ng,Xi Sheng f eng,H ou X i nhua.The A l gorith m and An al ysis fro m Experi m en tD ata by M eans ofM i n i m um Doub l e M u lti pli cati on.Co m puti ng Tec hno l ogy and Au t o m ati on,2008,27(3): 20-23(in Ch i nese)(龙辉平,习胜丰,侯新华.实验数据的最小二乘拟合算法与分析.计算技术与自动化,2008,27(3):20-23)[12]G onzal ez R C,W oods R E.D i gital I m age Process i ng.3rd Ed i ti on.M il ano,Italy:Add i son W es l ey,1992[13]L Xuegang,Yu M ing,L i u Cu i x i ang.Appli cati on of I PL andOpenCV i n VC++Environm en t.M icroco m pu t er App licati ons, 2003,19(1):1-2(i n Ch i nese)(吕学刚,于明,刘翠响.IPL和OpenCV在VC++环境下的应用.微型电脑应用,2003,19(1):1-2)[14]Fu ji yosh iH,L i pton A J.Real T i m e H um an M oti on Anal ysis byI m age Sk el eton i zation//Proc of t he4t h IEEE W orkshop on A pp lications ofC o m pu ter V ision.Pri n cet on,USA,1998:15-21[15]H u Zh il an,J i ang Fan,W ang Gu iji n,et a l.Ano m al y Det ecti onB ased on M otion D i recti on.A cta Au t o m ati ca S i n ica,2008,34(11):1348-1357(i n Ch i n ese)(胡芝兰,江帆,王贵锦,等.基于运动方向的异常行为检测.自动化学报,2008,34(11):1348-1357)[16]W ang Peiz huang.Fu zz y Set M ethod and A pp lication.Sh angha,iCh i na:S ci en tifi c&T echn ical Pres s,1993(i n Ch i nese)(汪培庄.模糊集合论及其应用.上海:上海科学技术出版社, 1993)4273期 张 军 等:基于模糊理论的行人异常动作检测。

一种基于运动分析的行人异常行为检测
秦彬鑫;路红;邱春;万文明
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】2022(62)4
【摘要】提出了一种基于运动分析的行为检测方法,用于行人异常行为的检测。

利用HSV色彩空间变换法抑制阴影,利用三帧法建立初始化背景模型。

将所提取的连续三帧图像的背景像素进行填充融合以实现背景图像的重构,进而更新背景图像,最终完成背景图像的建立。

将大津法(Otsu)和背景差分法进行融合以自适应检测前景目标,将目标区域的质心差值、矩形宽高比和倾斜角度的多个特征进行融合,判定异常目标的异常行为。

采用国际视频以及自己拍摄的视频进行实验,结果表明该方法能够准确判别行人的行走、跌倒、奔跑行为,并对可能发生的异常行为进行预警,检测准确率最高可以达到97%。

【总页数】9页(P457-465)
【作者】秦彬鑫;路红;邱春;万文明
【作者单位】南京工程学院机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于监控视频的行人异常行为检测技术研究
2.基于视频区域特征的行人异常行为检测
3.基于改进的DSSIM跟踪算法的行人异常行为检测
4.一种基于脉线流卷积神
经网络的人群异常行为检测算法5.一种基于脉线流卷积神经网络的人群异常行为检测算法
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