视频监控系统中特定异常行为识别技术与实现

摘要

随着信息技术的高速发展和人们对社会安全的重视，视频监控系统已经开始广泛的应用到各个领域和行业。但是传统的视频监控系统却还存在着一定的局限性，主要表现在传统意义上的监控系统对人工分析的依赖性非常高，并且传统监控系统的实时性非常有限，很多情况下只能用于事发后的取证，不能实现实时报警。因此，提高监控系统的智能性和实时性，减少人工的干预，是科研人员亟待解决的问题。面对这个问题，本文针对监狱这一环境采用了智能识别异常行为的方法，使监狱中发生的异常行为能够通过智能视频监控系统被自动地识别出来，并提供报警。
　　本文主要研究对视频的前期分析处理以及对多人聚集行为的有效判断，在论文的前面章节中对视频监控中用到的基础技术做了简要介绍，还介绍了一些关于图像预处理、混合高斯背景建模、前景提取等处理技术。除此之外，通过对动态图像中目标行为的分析，利用基于距离向量的算法对多人聚集这一特定的异常行为进行分析识别并报警，之后对这种方法中存在的人像重叠问题使用直方图的方法进行了解决，并且提出了一种针对监狱的特殊性来判断聚集的有效方法，使多人聚集这一行为可以及时被发现并得到有效的制止。本文在 Windows环境中，使用VC++6.0以及计算机视觉库OpenCV，将具体的算法进行实现，并进一步验证了算法的有效性。

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第一章 绪论

1.1课题背景与意义

1.2研究与技术现状

1.3论文内容

1.4论文层次结构

第二章 运动图像处理相关技术

2.1 OpenCV图像处理介绍

2.2图像预处理

2.3混合高斯建模

2.4本章小结

第三章 运动目标识别与多人聚集行为判断

3.1前景提取

3.2多人聚集行为辨识

3.3基于距离向量的多人聚集行为辨识

3.4本章小结

第四章 特殊场景中异常行为判断

4.1人像分割

4.2特殊场景中的聚集行为判断

4.3本章小结

第五章 系统设计与实现

5.1视频监控系统的组成结构及特点

5.2视频监控系统界面设计

5.3本章小结

第六章 总结与展望

6.1工作总结

6.2展望

参考文献

附录1 程序清单

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢