[发明专利]基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法

权利要求书

1.一种基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法，其特征在于操作步骤如下：

启动运动对象异常行为检测图像采集系统：采集视频图像；

粒子运动流场计算；

粒子运动特征提取；

粒子运动特征聚类；

异常行为检测。

2.根据权利要求1所述的基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法，其特征在于：所述步骤(2)粒子运动流场计算的具体操作步骤如下：

光流场计算：由摄像机采集的t时刻连续相邻两帧图像，计算光流场在水平x方向的分量u(t)：                                                和光流场在垂直y方向的分量 v(t)：；

粒子流场计算：

其中，，分别表示粒子P在t+1时刻在水平x方向和垂直y方向上的位置，，分别表示粒子P在t时刻在水平x方向和垂直y方向上的位置。

3.根据权利要求1所述的基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法，其特征在于：所述步骤(3)粒子运动特征提取的具体操作步骤如下：

平均运动速度计算：根据步骤(2)确定的粒子在t时刻所处位置，计算粒子在一段时间T内的平均运动速度：；

运动距离计算：根据步骤(2)确定的粒子在运动初始时刻以及经过时间T后所处位置，计算粒子在时间T内运动的距离d：；

运动方向及方向直方图计算：根据步骤(2)确定的粒子在t时刻所处位置，计算t时刻粒子的运动方向θ：，并计算方向直方图h：，其中，H为直方图运算符。

4.根据权利要求1所述的基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法，其特征在于：所述步骤(4)粒子运动特征聚类的具体操作步骤如下：

运动特征初始聚类：根据步骤(3)确定的粒子运动特征，包括：平均运动速度、运动距离d、运动方向q和方向直方图h，构成粒子运动特征初始集合F_i：F_i = {, d_i,q_i, h_i}，i=1,2,…,n，其中，n为图像水平尺寸和垂直尺寸的乘积；

运动特征粗分级聚类：根据步骤（4-1）确定的粒子运动特征初始集合F_i，从F_i中寻找一对具有相似性度量值D最小的子集合?_j和?_k，j =1, 2,.., n；k = 1, 2,…, n；

运动特征细分级聚类：根据步骤（4-2）确定的子集合?_j和?_k，将?_j并入?_k，并从F_i中删除子集合?_j，同时，j也从指标集I：I=1, 2, …, n中删除；若I的基数等于设定的聚类数c时，停止计算，否则，重复步骤(4-2)和步骤(4-3)。

5.根据权利要求1所述的基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法，其特征在于：所述步骤(5)异常行为检测的具体操作步骤如下：

异常行为粗判定：根据步骤(4-1)确定的粒子运动特征初始集合F_i，当F_i中具有不属于步骤(4)中粗分级聚类和细分级聚类中的任何一类时，标记为异常类子集合?_z(z =1, 2, .., n)，并初步判定运动对象的行为模式发生了改变；

异常行为确定：计算步骤(5-1)中的异常类子集合?_z中的粒子数量N，若粒子数量N大于设定阈值A，则确定运动对象发生了异常行为。