视频中运动物体的异常行为检测

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1、Ａ州ｏｎｇｏｉｎｇＵＮＰＶＥＲＳＩＴＹＯＦＰＯＳＴＳＡＮＤＴＣＬＥＣＯＭＭＷＩＣＡｎＯＮＳ颇±資恆拒交ＭＡＳＴＥ民ＡＬＴＨＥＳＩＳ视频中运动物体的异常行为检测张文青争作者姓名计算机技术尝科专、１，钱鹰教授指导教师答辩日期２０１６．５．２８分类号TP391密级公开UDC004.93学位论文编号D-10617-30852-(2016)-02050重庆邮电大学硕士学位论文中文题目视频中运动物体的异常行为检测英文题目Abnormalbehaviordetectionofmovingobjectin

2、video学号S130231051姓名张文静学位类别工程硕士学科专业计算机技术指导教师钱鹰教授完成日期2016年6月2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巧工作及取得的研。含他人巧成果尽我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包己经发表或撰写过的研巧成果，化不巧含为巧巧電庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料一已在。与我同工作的人员对本文研巧做出的贡献均论文中作了明确的说明并致谢意。ＴＷ長《月２＾作者签名：杂＾■曰期；年曰＾脅学位论文版权使用授权书本人完令了解電庆邮由大学

3、有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，，即学校有权向国家有关部口或机构送交论文允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮电大学可Ｗ公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，可Ｗ采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存。、汇编本学位论文（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）作者签名：麥１荷导师签名：ｔ祷曰期：每曰曰期；Ｗ会年《月可曰重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要目前大多数监控系统只是对运动目标检测或跟踪，但监控的目的是当发生异常情况时，监控人员能够及时地做出相应的决

4、策。在实际生活中，发生异常情况机率很小，人工监控造成了人力、财力的浪费。如果监控人员监管不力出现漏警，很有可能会造成无法预知的损失。智能视频监控系统可以检测异常情况的发生，及时通知相关人员，从而避免了人力、财力的浪费。近年来，我国老年人比例不断升高以及护理人员与病人的比例严重失衡，跌倒尤其是夜间跌倒的发生会给人们的健康带来严重的威胁。如果老人和病人发生跌倒后不能得到及时的帮助和救护，容易造成严重的后果。因此，本文利用视频自动分析技术对跌倒这一异常行为进行检测。为了解决传统视频监控中光照、遮挡等因素造成图像识别率下降的问题，本文使用了Kinect设备。文

5、中主要在小范围内进行异常行为检测，为了区分跌倒与下蹲、坐下、弯腰等行为，文中提出了基于形状特征和模型特征的融合特征方法。为了提高异常行为的检测率，文中改进了动态调整学习因子比例的粒子群算法对SVM参数进行优化，并设计异常行为检测系统，本文的主要研究内容安排如下：首先，深入研究Kinect工作原理、Kinect深度图像原理、Kinect骨架追踪技术以及关节点获取原理。设计实验分析Kinect深度感知能力，并确定本文工作的实验环境。其次，针对跌倒行为和Kinect的特点，使用Kinect深度图像的高度和骨骼追踪技术的关节点数据特征融合的方法。由于关节点数据

6、中含有其他行为的干扰数据，不便于提取特征。针对这种情况使用了滑动窗口算法对非正常行为(下蹲、弯腰、坐下、跌倒)进行定位，并提取了运动目标非正常行为的高度变化序列及头部和脊椎中心关节点离地面的距离及头部的速度。再次，为了提高视频监控系统中异常行为检测率，使用粒子群算法对SVM参数进行优化。由于粒子群算法存在精度不高、易早熟、参数过多等缺点，本文改进了动态调整学习因子比例的PSO算法，提高了PSO算法的精度和收敛速度。I重庆邮电大学硕士学位论文摘要最后，利用改进的PSO算法优化SVM分类器参数，并使用混合核函数作为SVM的核函数，设计人体异常行为检测系统。

7、关键词：异常行为检测，Kinect，SVM，粒子群算法，参数优化II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractCurrentlymostmonitoringsystemsonlydetectandtrackmovingtarget.However,thepurposeofmonitoringisthatwhenanexceptionoccurs,themonitoringpersonnelcanmaketimelydecisions.Inreallife,manualmonitoringresultsinawasteofhumanandf

8、inancialresourcessincetherearelittlechanceofabn