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时间:2019-03-17
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1、热热热红红红外外外视视视频频频的的的异异异常常常行行行为为为检检检测测测AbnormalBehaviorDetectioninThermalInfraredVideos专业:计算机科学与技术学生姓名:陈冬冬指导教师:冯伟副教授天津大学计算机科学与技术学院二零一五年十二月十五日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得天天天津津津大大大学学学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文
2、中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:签字日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天天天津津津大大大学学学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天天天津津津大大大学学学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:导师签名:签字日期:年月日签字日期:年月日摘摘摘要要要在经典的计算机视觉领域,由于传统的色彩视频包含信息复杂,再加上由于光照变化、烟雾等不利因素的影响,使得
3、基于传统彩色视频的异常行为检测的效果不好,帧率很低。而红外热像仪热红外视频由于包含信息单一,并且在夜视、烟雾和光照剧烈变化的复杂环境下仍能有效工作。因此,在本文,我们使用FLIRFC-S系列红外热像仪采集热红外视频,并基于采集的热红外视频来进行异常行为检测。本文的主要研究内容为:1、本文利用基于轮廓的背景减除算法,提取热红外视频中的前景目标。该方法的主要步骤为:使用基于统计的背景减除方法提取出感兴趣的区域,然后建立轮廓显著图并进行细化;使用分水岭变换方法补全轮廓线;最后使用Flood-Fill方法填充轮廓并得到精确的前景目标。2、本文提出了一个基于单元格的异常行为
4、检测算法。由于异常行为发生概率低、持续时间短而且无周期性,因此,很难对异常行为进行建模。而本文采取的策略为:先对训练集和测试集的视频提取前景,然后将这些前景划分为网格,并对每个单元格提取局部特征,最后基于训练集的特征构建出正常行为模型。然后,将测试集上每个单元格的特征与正常行为模型进行对比,如果相近,就判定为正常行为,否则为异常行为。最后,本文建立了十四段包含不同异常的视频集,并在其上进行测试。实验结果表明:本文提出的方法有效地对发生的异常行为进行了识别和跟踪,而且该算法在检测异常时,能将帧率保持在11fps左右,基本可以满足日常的监测工作。关键词:热红外视频前景
5、检测背景减法异常行为异常检测ABSTRACTDuototheinformationcomplexityofthetranditionalcolorimageandtheinfluenceoftheilluminationchange,smogandthepoorrangeofvisibilityindarkenvironments,theabnormalbehaviordetectionbasedonthecolorvideoshaspoorresultsandlowframerate.However,thethermalinfraredimagercanworke
6、ectlywhenfacingtheproblemoflackofnighttimevisibility,suddenilluminationvariationandhazyweather.Therefore,thevideosiscollectedbytheFLIRFC-Sseriesthermalinfraredimagerandbasedonthecollectedthermalvideos,theabnormalbehaviorsaredetected.Themaincontentsofthispaperareasfollows:1.Thisthesise
7、mploysaconrour-basedbackground-subtractionalgorithmtoex-tractforegroundobjectsfromthermalvideos.Themainstepsare:usingstatisticalbackground-subtractiontechniquetoidentifylocalregions-of-interest,buildingandthinningthecontoursaliencymap,usingwatershedtransformmethodtocompletecon-tourlin
8、e,las
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