[发明专利]一种基于目标轨迹的异常行为分析方法

说明书

本发明公开了一种基于目标轨迹的异常行为分析方法，包括以下步骤：运动目标跟踪：将视频输入系统，系统对视频进行目标检测，并对视频中目标进行运动目标跟踪，得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置，进而得到目标运动轨迹；路径提取：对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理，并采用聚类算法进行聚类，将聚类后得到的数据进行建模，提取得到场景路径；行为分析：通过输入待判定的运动模式与正常行为模型进行匹配，根据匹配情况得到行为分析结果；本发明通过获取运动对象的轨迹，进一步对运动对象的行为、活动的理解和预测的分方法，解决传统视频监控系统判断可疑事件的发生主要依赖于人工的问题。

技术领域

本发明涉及一种异常行为分析的研究领域，特别涉及一种基于目标轨迹的异常行为分析方法。

背景技术

随着信息技术的发展，运动目标的视觉行为分析是计算机视觉领域中近年来备受关注的前沿研究，它以摄像机拍摄得到的包含运动目标的序列图像为研究对象，以运动目标的行为分析以及理解为研究目标的，对序列图像的运动目标进行运动检测、识别、跟踪和行为理解。行为理解是运动目标的视觉行为分析的根本目的之一。

采用运动轨迹表示运动行为的方法，涉及运动检测和分割、目标定位和识别即目标跟踪等问题；而行为分析和理解有涉及特征组合、机器学习、统计建模和语义理解等问题。运动目标行为分析的很多研究成果可以借鉴到其他领域。

由于社会信息数字化的快速发展，摄像头等监控设备数量也急剧增加，而工作人员可以从视频设备中获取海量的视频数据，这些海量的视频监控数据中都包含着大量的信息，可以用来获取检测场景中的目标运动轨迹，从而对这些目标轨迹进行行为分析并对异常检测以及对目标行为进行预测。

在视频监控技术发展的初期都是由工作人员对获取的数据进行观测，由于数据量非常庞大，使用人力检测显然是非常不合理的，不仅浪费人力并且容易出现疏漏。目前轨迹提取的系统有很多,而具体对轨迹分析的检测运动目标的行为的方法研究较少,因此智能视频监控技术已经成为一种必然趋势。

智能视频监控技术的研究目标主要分为以下两个方面:对人、物的识别和处理以及对人、物的运动轨迹的识别和处理。对人、物的识别和处理的研究方向包括:视频目标检测、视频目标跟踪等:对人、物的运动轨迹进行识别和处理的研究方向包括人群行为分析、异常轨迹检测以及轨迹预测等。

公共安全问题是全世界关注的焦点，在交通问题中，中国年交通事故死亡九万人,所占总死亡人数的百分比为1.5％。国外的交通事故致死率大大低于我国，而运用计算机视觉技术检测、跟踪运动对象，对运动对象的行为、活动进行分析、理解和预测，发现危险性的行为或非正常事件时进行自动提示和报警，且进行后续的跟踪，以降低异常事件风险或减少危害。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于目标轨迹的异常行为分析方法，即提出通过获取运动对象的轨迹，进一步对运动对象的行为、活动的理解和预测的分析方法。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于目标轨迹的异常行为分析方法，包括以下步骤：

运动目标跟踪：将视频输入系统，系统对视频进行目标检测，并对视频中目标通过自适应特征提取图像，再通过跟踪算法计算提取每帧图像的估计位置，并通过估计位置获取目标在每帧图像中的最终位置，得到视频序列中运动目标在在每帧图像中的位置，进而得到目标运动轨迹；

路径提取：对目标运动轨迹采用多项式拟合方法进行预处理，并采用聚类算法进行聚类，将聚类后得到的数据进行建模，提取得到场景路径；

行为分析：通过提取输入视频中目标的运动模式与正常行为模型进行匹配，根据匹配情况得到行为分析结果，对异常行为进行分析识别。

进一步地，所述目标检测采用背景减除法。