行人異常行為檢測方法的研究與系統(tǒng)實現

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時間:2019-03-17

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1、學校代碼:L02.86分類號;TP391.4密級;公開UDC:621.3學號:131342—''^'^?;^:寶;;界東兩大嗦碩±學位論文行人異常行為檢測方法的研究與系統(tǒng)實現研究生姓名:周義導師姓名:費樹販教授申請學位類別工學碩±學位授予單位東南大學一級學科名稱控制科學與工程論文答辯日期282016年4月日二級學科名稱控制20理論與控制工程學位授予日期16年月曰答辯委員會主席林錦國教授評閱人周俊副教授王彪副教授2016年4月30日.來兩:kf碩±學位論文行人異常

2、行為檢測方法的研究與系統(tǒng)實現專業(yè)名稱:控制理論與控制工程研究生姓名:周義導師姓名:費樹順教授RESEARCHOFPEDESTRIANABNORMALBEHAVIQ民DETECTIONMETHODANDIMPLEMENTATIONOFTHEDETECTIONSYSTEMAThesisSubmited化SoutheastUniversityFor化eAcademicDegreeofMas化rofEngineeringBYZhouYiSupervisedbyProf

3、essorFeiShuminSoutheastUniversityAril2016p東南大學學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所,知,除了文中特別加W標注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經發(fā)表或撰寫過的研巧成果也不包含為獲得東南大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料一。與我同王作的同志對本研巧所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。右.。心研究生簽名:間《曰期:_東南大學學位論文使用授權聲明東南大學、國家圖書館有權保留本人所送

4、交學位論文的復印件和電、中國科學技術信息研究所、子文檔,可W采用影印縮印或其他復制手段保存論文。本人電子文檔的內容和紙質論文的內容相一査閱和借閱,可W公布(包括W電子信息形式刊登)致,允許論文被。除在保密期內的保密論文外論文的全部內容或中(包括W電子信息形式刊登)授權東南大、英文摘要等部分內容。論文的公布學研究生院辦理。研巧生簽名:間義_導師簽名摘要摘要隨著國際社會安全意識的不斷增強,對有效的實時行人異常行為檢測方法的需求也越來越迫切一些簡單的預定義異常行為?,F有的實時異常行為檢測方法還僅僅局限于對進行檢測。針對這種現狀

5、,本文提出了基于雙軌跡特征建模的實時行人異常行為檢測方法。,雙軌跡恃征包括局部特征點軌跡特征W及全局軌跡特征局部特征點軌跡特征通過對行人區(qū)域進行特征點檢測與跟蹤獲得,全局軌跡特征通過將豐富的局部特征點軌跡特征代入視覺詞袋(BagofVisualWords,BoVW)框架獲得。豐富的局部特征點軌跡特征能夠表征行人多樣的局部動作,全局軌跡特征融合了所有的局部軌跡特征,對局部軌跡一特征之間的關系進行了定程度的編碼。本文對兩種軌跡特征分別進行建模,然后結合一兩種模型,實現了種魯棒的實時行人異常行為檢測方法,并對該方法進行了實際場景實驗。

6、最后將算法應用于監(jiān)控系統(tǒng),實現了行人異常行為的自動,驗證了算法的有效性檢測。:(1)對經本文的主要貢獻在于典的運動目標檢測算法進行了實驗比較,并結合碼本(CodeBook)算法,實現了基于頭肩檢測的行人檢測算法。(2)提出了基于BoVW的軌跡特征描述方法,增強對行人行為的描述能力。(3)基于局部特征點軌跡特征與全局軌跡特征相互補充的思想,提出了基于雙軌跡特征建模的實時行人異常行為檢測方法,并提出了異常傾序列提取算法。(4)實現了異常行為檢測系統(tǒng),并提出了基于事件的壓縮存儲算法。:行人關鍵詞,行為理解,異常檢測,軌跡特征,視覺詞袋,

7、監(jiān)控系統(tǒng)IAb巧巧燈AbstractAstheawarenessofsecuritisincreasinintheinternationalcommunitthedemandinygy,go-morettheeffectiverealtimeedestrianabnormalbehaviordetectionmethodisbecomingpandmoreinsistent.Theexistingrealtimeabnormalbehaviordetectionmethodis

8、limi

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