【摘 要】
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随着安防系统的发展,安防系统智能化需求日益增强。传统的安防监控仅仅提供单纯的记录功能,并不能对安防场景中目标存在的行为进行分析。本文旨在检测识别出安防系统中存在的
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随着安防系统的发展,安防系统智能化需求日益增强。传统的安防监控仅仅提供单纯的记录功能,并不能对安防场景中目标存在的行为进行分析。本文旨在检测识别出安防系统中存在的区域入侵、徘徊、ATM贴条等七种异常行为,并设计实现适应安防系统的行为分析系统。本文基于安防系统需求,研究的行为分析包括目标检测、目标跟踪和行为分析三个方面。在目标检测方面,本文使用混合高斯模型法和背景差分法进行目标检测,能够应对复杂背景环境,可区分检测出运动目标和静止目标,处理光照突变以实现不同背景下的目标检测。目标跟踪方面,本文使用Meanshift和Kalman滤波结合的跟踪算法,增加了 Meanshift迭代半径自适应功能和多特征进行目标匹配的功能,减少目标跟踪丢失次数,实现多目标稳定跟踪。在行为分析方面,本文根据异常行为的特点,设计并实现七种异常行为的分析。最后,本文对这个行为分析系统进行了实现,测试表明本系统能够识别出安防场景中存在的异常行为。本文研究基于安防系统需求,对于安防场景中异常行为进行识别分析,能够识别出安防场景中存在的异常行为。期待本文设计实现的异常行为识别系统能够对安防系统发展做出贡献。
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