视频运动目标跟踪与异常检测的研究

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1、硕士学位论文题目:视频运动目标跟踪与异常检测的研究研究生沈佳专业通信与信息系统指导教师郭春生副教授完成日期2016年3月杭州电子科技大学硕士学位论文视频运动目标跟踪与异常检测的研究研究生：沈佳指导教师：郭春生副教授2016年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchonMovingTargetTrackingandAbnormalDetectionintheVideoCandidate:ShenJiaSupervisor:Associate

2、ProfessorGuoChunshengMarch,2016杭州电子科技大学学位论文原创性声明巧使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本章的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中［＾＾明确方式标明。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。。论文作者签名：曰期：之年月斗／户曰学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的

3、规定；研究生在校攻读，即学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容，可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）三。论文作者签名；曰期：化年聋月指导教师签名：日期：山／／年Ｊ月日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着人口的急剧增长和城市的快速发展，人群密集的公共场所日益增加，公共安全成为全世界面临的一个刻不容缓的问题。海量非

4、结构化的监控数据不仅需要有效的存储和管理，还需要实时进行数据分析与检索，以人力为主的监控方式已经不能满足需求，因此实现智能化视频监控对维护公共安全有着重要的意义。本文主要从视频运动目标跟踪和异常事件检测两个方面进行深入研究，提出了基于DPM模型的RB粒子滤波目标跟踪算法和基于图结构的视频异常检测算法，其具体内容如下:在运动目标概率性跟踪算法中，统一的状态空间方程常用于描述未知状态变量和已知观测值之间的线性高斯关系。然而由于气候复杂多变、动态背景干扰、目标运动规律复杂等因素，状态空间方程往往呈现非线性、非高斯的关系，因此在目标跟踪过程中需要灵活地选择贝

5、叶斯滤波算法对状态变量进行估计。为此，本文提出一种基于DPM（Dirichletprocessmixture）模型的RB粒子滤波（Rao-Blackwellisedparticlefilter，RBPF）目标跟踪算法。在含有线性子结构的非线性状态空间方程中，DPM模型根据系统观测值自适应调整高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）分量，完成观测噪声的概率密度估计，改善目标跟踪精度。RB粒子滤波结合粒子滤波和卡尔曼滤波算法优点对状态变量进行估计，有效降低计算量，改善运算效率。精度和效率的改善有助于完成运动目标跟踪。模拟场景和UC

6、SD数据集的测试结果表明，该算法在运动目标跟踪方面具有良好的跟踪性能。在基于统计学习建模的异常事件检测中，特征数据提取对于整个统计模型至关重要，由于复杂场景下的障碍物以及光流场中噪声所造成的孤立特征点等干扰问题，本文提出一种基于图结构的视频异常检测算法，拟捕获特征数据的底层本征结构（即图结构），采用图信号处理（Discretesignalprocessingongraph，DSPG）的方法，挖掘特征数据之间的强耦合性，从而优选复杂场景中的特征数据，以完成联合空时模型的学习和异常检测。在学习阶段，分别对iHMM-LDA（InfiniteHiddenMa

7、rkovModel-LatentDirichletAllocation）和LDA-iHMM两个无环生成树进行参数学习，然后树重加权优化联合空时模型。在检测阶段，根据前向-后向算法，对比训练和测试特征数据在模型下的对数似然函数，完成异常检测。通过UCSD和UMN数据集的场景测试，结果表明本文提出的算法在异常事件检测方面具有良好的检测性能。关键词：光流，目标跟踪，RB粒子滤波，异常事件检测，图信号处理，联合空时模型I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTWiththerapidgrowthofthepopulationandtherapiddeve

8、lopmentofthecity,thepublicsafetyhasbeenbecominganurgen