[发明专利]一种智能视觉监控中检测异常目标行为的方法有效
申请号: | 200810120207.7 | 申请日: | 2008-08-18 |
公开(公告)号: | CN101344966A | 公开(公告)日: | 2009-01-14 |
发明(设计)人: | 陈耀武;曲琳;孟旭炯 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20 |
代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 | 代理人: | 胡红娟 |
地址: | 310027浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 视觉 监控 检测 异常 目标 行为 方法 | ||
1.一种智能视觉监控中检测异常目标行为的方法,包括目标行为学习和目标行为检测两个过程,
所述的目标行为学习包括以下步骤:
(1)周期性读取存储在轨迹数据库中所有描述已发生的目标行为的目标运动轨迹,滤除噪声后以空间描述符对每条目标运动轨迹进行描述,合并建立轨迹数据集;
(2)根据轨迹数据集中描述每条目标运动轨迹的空间描述符,通过滑动窗口法提取每条目标运动轨迹的子轨迹数据集合;
(3)将所有目标运动轨迹的子轨迹数据集合合并得到子轨迹数据集;
(4)使用第一自组织特征映射网络学习子轨迹数据集,得到子轨迹分布模式集合;
(5)根据子轨迹数据集计算子轨迹分布模式集合中每个子轨迹分布模式的异常阈值εc;
(6)计算每条目标运动轨迹的子轨迹集合中的所有子轨迹到子轨迹分布模式集合中各子轨迹分布模式的最小距离,以该最小距离集合作为轨迹模式描述符描述相应的目标运动轨迹;
(7)使用第二自组织特征映射网络学习所有描述目标运动轨迹的轨迹模式描述符,得到轨迹分布模式集合;
(8)根据轨迹数据集计算轨迹分布模式集合中每个轨迹分布模式的异常阈值εe;
所述的目标行为检测包括以下步骤:
(9)读取描述待测目标行为的待测目标运动轨迹,预处理后以空间描述符对待测目标运动轨迹进行描述;
(10)根据描述待测目标运动轨迹的空间描述符号,提取描述待测目标运动轨迹的待测子轨迹集合;
(11)取待测子轨迹集合中每个待测子轨迹,使用第一自组织特征映射网络计算得到与待测子轨迹最匹配的子轨迹分布模式以及它们之间的距离,将该距离与和该待测子轨迹最匹配的子轨迹分布模式的异常阈值εc进行比较,判断该待测子轨迹是否异常,所述的与待测子轨迹最匹配的子 轨迹分布模式为与待测子轨迹之间距离最短的子轨迹分布模式;
(12)计算所有待测子轨迹到子轨迹分布模式集合中各子轨迹分布模式的最小距离,以该最小距离集合作为轨迹模式描述符描述的待测目标运动轨迹;
(13)使用第二自组织特征映射网络计算得到与以轨迹模式描述符描述的待测目标运动轨迹最匹配的轨迹分布模式以及它们之间的距离,将该距离与和以轨迹模式描述符描述的待测目标运动轨迹最匹配的轨迹分布模式的异常阈值εe进行比较,判断该待测目标运动轨迹是否异常,所述的与以轨迹模式描述符描述的待测目标运动轨迹最匹配的轨迹分布模式为与以轨迹模式描述符描述的待测目标运动之间的距离最短的轨迹分布模式。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的步骤(1)中滤除噪声的方法采用移动平均滤波。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述的空间描述符为包括目标空间坐标以及目标速度信息的流矢量序列。
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