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基于运动图像序列的异常行为检测*
引用本文:吴艳平,崔宇,胡士强a.基于运动图像序列的异常行为检测*[J].计算机应用研究,2010,27(7):2741-2744.
作者姓名:吴艳平  崔宇  胡士强a
作者单位:1. 上海交通大学航空航天学院,上海,200240;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240
2. 上海交通大学机械与动力工程学院,上海,200240
3. 上海交通大学航空航天学院,上海,200240
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60674107);国家“863”计划资助项目(2009AA704301)
摘    要:针对公共重点区域的智能监视问题,研究了一种基于运动历史图像(motion history image,MHI)的行人异常行为检测方法。利用运动图像序列得到的MHI获取视频帧中运动目标的运动方向,由运动方向的变化分类确定人体运动模式和行为是否异常,同时给出相应的实验结果。结果表明,该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。

关 键 词:视频监控    异常检测    运动历史图像    运动方向    自适应背景减除    运动分割

Anomaly detection based on motion image sequence
WU Yan-ping,CUI Yu,HU Shi-qianga.Anomaly detection based on motion image sequence[J].Application Research of Computers,2010,27(7):2741-2744.
Authors:WU Yan-ping  CUI Yu  HU Shi-qianga
Affiliation:(a. College of Aerospace Science & Technology, b. College of Electronic, Information & Electrical Engineering, c. College of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China)
Abstract:For intelligent monitoring in the public key areas, this paper researched a novel algorithm to detect pedestrian anomalous behaviors based on MHI.It used motion image sequence for MHI to get the motion directions of human object in eve-ry frames. So it determined whether the movement mode and behavior of the human object was anomalous based on the variation categories of motion directions. And provided some experimental results.The results show that this algorithm is of low computation complexity thus it can be used for anomaly detection in real-time surveillance system.
Keywords:video surveillance  anomaly detection  motion history image(MHI)  motion direction  adapative background subtraction  motion segmentation
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