專利名稱：一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為 識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
目前，人體行為識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最活躍的研究主題之一，其核心是利用 圖象處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別等技術(shù)從圖象序列中檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤人并對(duì)其行為進(jìn)行 理解與描述，它在高級(jí)人機(jī)交互、安全監(jiān)控、視頻會(huì)議、醫(yī)療診斷及基于內(nèi)容的圖象存儲(chǔ)與 檢索等方面具有廣泛的應(yīng)用前景和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，從而激發(fā)了國內(nèi)外廣大科研工作者及 相關(guān)商家的濃厚興趣。在國外歐洲和日本已經(jīng)開展了大量相關(guān)項(xiàng)目的研究。國內(nèi)也有很多 廠家生產(chǎn)出了具有自動(dòng)報(bào)警功能的監(jiān)控系統(tǒng)，許多科研機(jī)構(gòu)對(duì)該領(lǐng)域作了大量的研究，在 人運(yùn)動(dòng)的視覺分析、交通行為事件分析、交通場(chǎng)景視覺監(jiān)控和智能輪椅視覺導(dǎo)航等領(lǐng)域取 得了許多科研成果。目前已經(jīng)有一些行為識(shí)別的算法被提出，主要分為兩種基于模板匹配的行為識(shí) 別方法和基于概率網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別方法?；谀０迤ヅ涞男袨樽R(shí)別方法，又可以分為幀對(duì)幀匹配方法和融合匹配方法。幀對(duì)幀匹配方法，是指直接用測(cè)試集的行為特征序列與參考集的行為特征序列逐 幀匹配。這種算法常用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)劃來解決時(shí)間配準(zhǔn)問題，是基于兩個(gè)長(zhǎng)度不同的模板之 間的相似程度來進(jìn)行計(jì)算的。融合匹配方法，是指先將整個(gè)行為過程融合為一個(gè)整體模板或者若干個(gè)固定數(shù)目 的模板，然后再利用這有限個(gè)模板進(jìn)行匹配來識(shí)別這些固定幀數(shù)的行為。基于概率網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別方法，又稱為狀態(tài)空間法，是目前使用較多的人體行為 識(shí)別方法。它將人體的每個(gè)靜態(tài)姿勢(shì)定義為一個(gè)狀態(tài)，狀態(tài)之間通過轉(zhuǎn)移概率來切換，一個(gè) 行為序列就是這些狀態(tài)之間的一次遍歷。進(jìn)行識(shí)別時(shí)，計(jì)算各個(gè)遍歷的聯(lián)合概率，據(jù)此對(duì)行 為序列進(jìn)行分類?；诟怕示W(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)行為序列在時(shí)間和空間上的微小變化具有較好 的魯棒性，這是它獲得廣泛應(yīng)用的原因，缺點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜度高。目前人體行為識(shí)別中使用 的概率網(wǎng)絡(luò)方法主要有隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModels，HMMs)和動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) (Dynamic BayesianNet works, DBNs)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法。在正常的視頻獲取過程中，設(shè)置在前端的攝像機(jī)把監(jiān)控的空間畫面變成一幅幅平 面畫面?zhèn)魉偷胶笈_(tái)的計(jì)算機(jī)顯示屏上。當(dāng)監(jiān)控的空間出現(xiàn)異常情況，如有人員進(jìn)入畫面標(biāo) 定的區(qū)域時(shí)，普通的監(jiān)控手段是自動(dòng)啟動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)置的多元防侵入探頭報(bào)警；繼而聯(lián)動(dòng)DVR
錄像等。本發(fā)明提供的技術(shù)方案是針對(duì)從外部圖像設(shè)備捕獲的圖象輸入到計(jì)算機(jī)后，在計(jì)算機(jī)內(nèi)應(yīng)用本發(fā)明提供的技術(shù)方案中的步驟和方法對(duì)該圖象序列中進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤人并對(duì)其行為進(jìn)行處理，進(jìn)而對(duì)發(fā)生的事件提供適時(shí)的描述和準(zhǔn)確的理解，實(shí)現(xiàn)在計(jì)算機(jī) 顯示的視頻上識(shí)別人員異常行為的目的。本發(fā)明的技術(shù)方案是一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，它包括背景建模；前景提??；三維 空間標(biāo)定；前景行為識(shí)別，其方法步驟是步驟一背景建模，用來得到一個(gè)穩(wěn)定的且能自適應(yīng)環(huán)境的背景；采用一種有時(shí) 間隔的幀抽取法來建立這個(gè)模型；通過視頻幀積累，并采用中值濾波方法得到背景幀；首先確定一個(gè)時(shí)間間隔(FR)，用來抽取隨機(jī)幀；然后確定一個(gè)總抽取幀數(shù)FT貯存 模型所需要的幀信息；根據(jù)積累幀，將對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)進(jìn)行大小排列，從中選取出中值點(diǎn) 作為背景幀圖像，傳遞給下面的模塊；隨著視頻幀的不斷更新，以上計(jì)算過程重復(fù)進(jìn)行，以 保證每隔時(shí)間間隔(FR)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)背景幀；步驟二 前景提取，用來提取前景信息；利用背景建模得到的背景幀做為背景，用 當(dāng)前幀和其做比較，根據(jù)閾值的設(shè)定，得到相應(yīng)的前景二值化圖像；步驟三三維空間標(biāo)定，用來將二維平面轉(zhuǎn)換為三維高度空間；首先進(jìn)行在二維平面的人員高度標(biāo)定，在圖像平面內(nèi)選擇三個(gè)不同地方，對(duì)同一 個(gè)人員進(jìn)行高度標(biāo)定；然后進(jìn)行高度平面計(jì)算，連接任意兩個(gè)標(biāo)定高度的相應(yīng)底點(diǎn)和頂點(diǎn)， 認(rèn)為這兩點(diǎn)之間的高度變化為線性的，這樣兩個(gè)標(biāo)定高度之間就形成了一個(gè)高度面；相同 的計(jì)算應(yīng)用到其它兩個(gè)標(biāo)定位置，就形成了三個(gè)高度平面；然后再計(jì)算由這三個(gè)高度面包 圍形成的一個(gè)高度三維空間，這個(gè)三維高度空間是介于三個(gè)標(biāo)定位置三個(gè)頂點(diǎn)形成的平面 和其三個(gè)底點(diǎn)形成的平面之間的空間，即以其中一個(gè)高度面為基準(zhǔn)，固定一個(gè)標(biāo)定位置，然 后將這個(gè)高度面進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，由第二個(gè)標(biāo)定位置旋轉(zhuǎn)到第三個(gè)標(biāo)定位置，所旋轉(zhuǎn)出來的所有 高度面即為三維高度空間的一部分；再將所得到的每一個(gè)高度面進(jìn)行延伸，即可得到視頻 范圍內(nèi)的有效的三維高度空間；相同的計(jì)算應(yīng)用到其它兩個(gè)標(biāo)定位置，就形成了一個(gè)由三 個(gè)高度面旋轉(zhuǎn)形成的三維高度空間；步驟四前景行為識(shí)別，用來判別前景信息的行為異常性；通過三維空間標(biāo)定，在一個(gè)二維平面圖像中已經(jīng)形成了一個(gè)具有實(shí)際高度的三維 立體空間，再結(jié)合之前得到的二值化前景圖像，以其底部的中心點(diǎn)為基準(zhǔn)，將二值化前景圖 像的高度與在此位置計(jì)算得到的三維空間高度做比較，如果兩個(gè)高度相符，證明此時(shí)前景 人員的行為正常，一旦這兩個(gè)高度相差較大時(shí)，則有可能屬于異常行為。本發(fā)明采用背景建模有如下優(yōu)點(diǎn)1.算法復(fù)雜度低，運(yùn)算量小，易于DSP上的優(yōu) 化和移植；2.算法占用的內(nèi)存空間??；3.算法不需要學(xué)習(xí)背景模型就可以快速適應(yīng)圖像的 變化。針對(duì)以上3點(diǎn)與目前其他背景建模方法比較，如高斯建模，貝葉斯建模等，首先這些 建模方法都是基于概率統(tǒng)計(jì)的方法，它們都會(huì)有大量的浮點(diǎn)運(yùn)算，對(duì)于DSP上的優(yōu)化的移 植會(huì)非常困難；其次，它們都需要大量的內(nèi)存空間用于儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，少則幾百幀，多則上千幀， 而本算法最多只用到10幀內(nèi)存空間的大小，甚至更小；再有，為了適應(yīng)背景的變化，其它背 景建模方法需要不斷的通過之前的統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果學(xué)習(xí)背景信息，而本發(fā)明可根據(jù)背景的變 化，即時(shí)更新，不需要學(xué)習(xí)，大大降低了算法運(yùn)行的復(fù)雜度。本發(fā)明的方法符合背景建模的 邏輯要求，即保證在短時(shí)間內(nèi)的穩(wěn)定和自動(dòng)適應(yīng)能力；同時(shí)又充分考慮到了算法在DSP上的優(yōu)化和移植效率問題，相比較其它方法具有很大的優(yōu)勢(shì)。由于本發(fā)明采用了背景建模、前景提取、三維空間標(biāo)定和行為特征判別四個(gè)步驟 構(gòu)成的基于空間轉(zhuǎn)換的視頻智能分析技術(shù)解決方案，從而達(dá)到在計(jì)算機(jī)視頻上識(shí)別人員異 常行為的目的，可以做到不需要學(xué)習(xí)背景模型就可以快速適應(yīng)圖像的變化，并具有更少的 運(yùn)算量和更快的運(yùn)行時(shí)間。特別是在三維立體空間中進(jìn)行識(shí)別分析，因此具有很高的抗干 擾性和識(shí)別準(zhǔn)確率；同時(shí)相對(duì)于其它實(shí)現(xiàn)相同功能的識(shí)別算法，它具有更少的運(yùn)算量和更 快的運(yùn)行時(shí)間。由于本發(fā)明的技術(shù)方案具有的抗干擾性強(qiáng)的特征，針對(duì)目前市面上大量使用的低 成本攝像頭，采用本發(fā)明的技術(shù)方案，可有效地去除攝像頭的工程噪音，保證探測(cè)質(zhì)量；針 對(duì)目前對(duì)于智能功能配套高級(jí)攝像頭的要求，可在不進(jìn)行攝像頭升級(jí)的基礎(chǔ)上完成智能功 能，從而大幅度降低了使用成本。


圖1為本發(fā)明的工作流程示意圖。圖2為本發(fā)明所述的背景建模示意圖。圖3為本發(fā)明所述的視頻幀積累示意圖。圖4為本發(fā)明所述的時(shí)間中值濾波示意圖。圖5為本發(fā)明所述的物體高度標(biāo)定示意圖。圖6為本發(fā)明所述的高度平面計(jì)算示意圖。圖7為本發(fā)明所述的高度平面計(jì)算示意圖。圖8為本發(fā)明所述的高度平面旋轉(zhuǎn)示意圖。圖9為本發(fā)明所述的高度平面延伸示意圖。圖10為本發(fā)明所述的三維高度空間示意圖。圖11為本發(fā)明所述的前景行為判別示意圖。
具體實(shí)施例方式下面就結(jié)合說明書附圖及對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說明。本發(fā)明是一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，該方法的工作流程圖，如 圖1所示。步驟一背景建模，背景模型要適應(yīng)在短時(shí)間內(nèi)保持一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)，而且又要根 據(jù)外部環(huán)境的變化自動(dòng)調(diào)節(jié)。算法采用一種有時(shí)間隔的幀抽取法來建立這個(gè)模型，如圖2 所示。通過視頻幀積累，并采用中值濾波方法得到背景幀。首先要確定一個(gè)時(shí)間間隔 (FR)，用來抽取隨機(jī)幀，然后確定一個(gè)總抽取幀數(shù)FT貯存模型所需要的幀信息；根據(jù)這些 積累幀，把對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)進(jìn)行大小排列，從中選取出中值點(diǎn)作為背景幀圖像，傳遞給下 面的模塊；隨著視頻幀的不斷更新，以上計(jì)算過程重復(fù)進(jìn)行，以保證每隔時(shí)間間隔(FR)都 會(huì)產(chǎn)生一個(gè)背景幀，算法中取FR= 10，F(xiàn)T= 10，如圖3所示。為了提取一個(gè)固定的背景信息，而且在短時(shí)間內(nèi)不受物體移動(dòng)的影響，對(duì)上一步 中提取出來的隨機(jī)幀進(jìn)行相應(yīng)像素點(diǎn)的一個(gè)時(shí)間中值濾波，如圖4所示。
用公式表示為
<formula>formula see original document page 6</formula>其中，Ibackgroung(i, j)為背景幀圖像點(diǎn)，Iselect"(i, j)為第η個(gè)被選取的視頻幀圖像
點(diǎn)O步驟二 前景提取，是利用上面模塊傳遞進(jìn)來的背景幀做背景，用當(dāng)前幀和其做比 較，得到前景二值化圖像，用公式表示為
<formula>formula see original document page 6</formula>其中，F(xiàn)(i，j)為前景二值圖像點(diǎn)，Ifrant (i，j)為當(dāng)前幀圖像點(diǎn)，Iba。kgr_g(i，j)為 背景幀圖像點(diǎn)，T為二值化閾值，算法中取值為10。步驟三三維空間標(biāo)定，其作用是將現(xiàn)有的二維平面轉(zhuǎn)換為一個(gè)三維空間，它主要 包括三個(gè)部分人員高度標(biāo)定，高度平面計(jì)算和三維空間計(jì)算。下面分別詳細(xì)說明。a.人員高度標(biāo)定，在進(jìn)行二維平面轉(zhuǎn)換到三維空間的過程中，首先要進(jìn)行在二維 平面的人員高度標(biāo)定，即在圖像平面內(nèi)選擇三個(gè)不同地方，對(duì)同一個(gè)人員進(jìn)行高度標(biāo)定。如 圖5所示。為了計(jì)算能夠更加準(zhǔn)確和合理，標(biāo)定所選定的位置一定要有遠(yuǎn)近之分，且三個(gè)標(biāo) 定位置不能在一條直線上，最好相互之間有一定距離，成一個(gè)能盡量大的覆蓋視頻區(qū)域的 三角形為最佳。b.高度平面計(jì)算，進(jìn)行完人員高度標(biāo)定之后，要進(jìn)行高度平面計(jì)算，即三個(gè)標(biāo)定高 度中的任何兩個(gè)標(biāo)定高度可以形成一個(gè)高度面，計(jì)算方法為連接任意兩個(gè)標(biāo)定高度的相 應(yīng)底點(diǎn)和頂點(diǎn)，認(rèn)為這兩點(diǎn)之間的高度變化為線性的，這樣兩個(gè)標(biāo)定高度之間就形成了一 個(gè)高度面，如圖6所示。相同的計(jì)算應(yīng)用到其它兩個(gè)標(biāo)定位置，就形成了三個(gè)高度平面，如 圖7所示。c.三維空間計(jì)算，在得到三個(gè)高度面以后，下一個(gè)步驟就是計(jì)算由這三個(gè)高度面 包圍形成的一個(gè)高度三維空間，這個(gè)三維高度空間是介于三個(gè)標(biāo)定位置三個(gè)頂點(diǎn)形成的平 面和其三個(gè)底點(diǎn)形成的平面之間的空間，計(jì)算的方法為以其中一個(gè)高度面為基準(zhǔn)，固定一 個(gè)標(biāo)定位置，然后將這個(gè)高度面進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，由第二個(gè)標(biāo)定位置旋轉(zhuǎn)到第三個(gè)標(biāo)定位置，所旋 轉(zhuǎn)出來的所有高度面即為三維高度空間的一部分。舉例來講，選取位置1和位置3所形成 的高度面，以位置1為軸，將高度面從位置3旋轉(zhuǎn)至位置2，如圖8所示。再將所得到的每一 個(gè)高度面進(jìn)行延伸，即可得到視頻范圍內(nèi)的有效的三維高度空間，如圖9所示。相同的計(jì)算 應(yīng)用到其它兩個(gè)標(biāo)定位置，就形成了一個(gè)由三個(gè)高度面旋轉(zhuǎn)形成的三維高度空間，如圖10 所示。三維空間標(biāo)定的思想是根據(jù)在二維平面空間得到的不同位置上的同一物體的實(shí) 際高度，計(jì)算出來在其它位置上此物體的相應(yīng)實(shí)際高度，這樣就把原始的二維平面圖像轉(zhuǎn) 換到了一個(gè)有實(shí)際高度的三維空間，完全符合物體在視頻鏡頭內(nèi)由于遠(yuǎn)近產(chǎn)生的高度變化 的原理。步驟四前景行為識(shí)別，通過三維空間標(biāo)定法，在一個(gè)二維平面圖像中已經(jīng)形成了 一個(gè)具有實(shí)際高度的三維立體空間，這時(shí)再結(jié)合之前得到的二值化前景圖像，可進(jìn)行前景 圖像的行為識(shí)別。識(shí)別的方法是針對(duì)得到的二值化前景圖像，以其底部的中心點(diǎn)為基準(zhǔn)，將二值化前景圖像的高度與在此位置計(jì)算得到的人員實(shí)際高度做比較，如果兩個(gè)高度相 符，證明此時(shí)前景人員的行為正常，一旦這兩個(gè)高度相差較大時(shí)，則有可能屬于異常行為。 算法中，將計(jì)算得到的三維高度進(jìn)行分割，以這個(gè)高度的三分之二和三分之一作為判斷標(biāo) 準(zhǔn)，如果二值化前景圖像的高度小于此位置的三維高度的二分之二且大于位置的三維高度 的三分之一時(shí)，認(rèn)為前景人員為下蹲情況。如果二值化前景圖像的高度小于此位置的三維 高度的三分之一時(shí)，認(rèn)為前景人員為躺臥情況。如圖11所示。用公式表示為<formula>formula see original document page 7</formula>其中，ASignal表示報(bào)警信號(hào)類型，1為下蹲報(bào)警，2為躺臥報(bào)警；Hft。nt表示前景二 值化圖像高度；H3d表示相應(yīng)位置的三維空間高度。本發(fā)明公開的技術(shù)方案中具有背景建模法，前景提取法，三維立體空間標(biāo)定法，前 景行為分析法的綜合應(yīng)用，背景建模法用來形成一個(gè)穩(wěn)定且自適應(yīng)的背景，前景提取法用 來將視頻中的前景信息提取出來，三維空間標(biāo)定法用來將二維平面圖像轉(zhuǎn)換為三維立體空 間，前景行為分析法用來識(shí)別前景信息的異常性，實(shí)現(xiàn)了更好的識(shí)別效果。以本發(fā)明公開的技術(shù)方案在TI最近推出的達(dá)芬奇產(chǎn)品線的兩款新數(shù)字信號(hào)處理 器-TMS320DM647和TMS320DM648應(yīng)用為例，大大提升了 DSP智能視頻能力，在它的支持下， 基于這些DSP的NVR與DVR等高級(jí)攝像頭系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)視頻內(nèi)容分析功能，允許在整體網(wǎng)絡(luò) 視頻監(jiān)控系統(tǒng)中集成更高的靈活性、可升級(jí)性以及智能性。由于本發(fā)明的技術(shù)方案具有的 對(duì)視頻處理實(shí)時(shí)性高的優(yōu)勢(shì)，即對(duì)每幀的消耗時(shí)間能控制在4ms/幀，可以很好的實(shí)現(xiàn)在一 顆主頻720M的DM647芯片上進(jìn)行8路實(shí)時(shí)視頻智能功能的任務(wù)，降低了 DVR的BOM成本， 并使DVR設(shè)計(jì)方案更便于實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)約化。
權(quán)利要求
一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，其特征在于該方法步驟包括步驟一背景建模，用來得到一個(gè)穩(wěn)定的且能自適應(yīng)環(huán)境的背景；采用一種有時(shí)間隔的幀抽取法來建立這個(gè)模型；通過視頻幀積累，并采用中值濾波方法得到背景幀；步驟二前景提取，用來提取前景信息；步驟三三維空間標(biāo)定，用來將二維平面轉(zhuǎn)換為三維高度空間；步驟四前景行為識(shí)別，用來判別前景信息的行為異常性。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，其特征在于所述 的步驟一中背景建模是，首先確定一個(gè)時(shí)間間隔(FR)，用來抽取隨機(jī)幀；然后確定一個(gè)總 抽取幀數(shù)FT貯存模型所需要的幀信息；根據(jù)積累幀，將對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)進(jìn)行大小排列， 從中選取出中值點(diǎn)作為背景幀圖像，傳遞給下面的模塊；隨著視頻幀的不斷更新，以上計(jì)算 過程重復(fù)進(jìn)行，以保證每隔時(shí)間間隔(FR)都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)背景幀。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，其特征在于所述 的步驟二中前景提取是，利用背景建模得到的背景幀做為背景，用當(dāng)前幀和其做比較，根據(jù) 閾值的設(shè)定，得到相應(yīng)的前景二值化圖像；
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，其特征在于所述 的步驟三中三維空間標(biāo)定是，首先進(jìn)行在二維平面的人員高度標(biāo)定，在圖像平面內(nèi)選擇三 個(gè)不同地方，對(duì)同一個(gè)人員進(jìn)行高度標(biāo)定；然后進(jìn)行高度平面計(jì)算，連接任意兩個(gè)標(biāo)定高度 的相應(yīng)底點(diǎn)和頂點(diǎn)，認(rèn)為這兩點(diǎn)之間的高度變化為線性的，這樣兩個(gè)標(biāo)定高度之間就形成 了一個(gè)高度面；相同的計(jì)算應(yīng)用到其它兩個(gè)標(biāo)定位置，就形成了三個(gè)高度平面；然后再計(jì) 算由這三個(gè)高度面包圍形成的一個(gè)高度三維空間，這個(gè)三維高度空間是介于三個(gè)標(biāo)定位置 三個(gè)頂點(diǎn)形成的平面和其三個(gè)底點(diǎn)形成的平面之間的空間，即以其中一個(gè)高度面為基準(zhǔn)， 固定一個(gè)標(biāo)定位置，然后將這個(gè)高度面進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，由第二個(gè)標(biāo)定位置旋轉(zhuǎn)到第三個(gè)標(biāo)定位 置，所旋轉(zhuǎn)出來的所有高度面即為三維高度空間的一部分；再將所得到的每一個(gè)高度面進(jìn) 行延伸，即可得到視頻范圍內(nèi)的有效的三維高度空間；相同的計(jì)算應(yīng)用到其它兩個(gè)標(biāo)定位 置，就形成了一個(gè)由三個(gè)高度面旋轉(zhuǎn)形成的三維高度空間；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法，其特征在于所述 的步驟四中前景行為識(shí)別是，通過三維空間標(biāo)定，在一個(gè)二維平面圖像中已經(jīng)形成了一個(gè) 具有實(shí)際高度的三維立體空間，再結(jié)合之前得到的二值化前景圖像，以其底部的中心點(diǎn)為 基準(zhǔn)，將二值化前景圖像的高度與在此位置計(jì)算得到的三維空間高度做比較，如果兩個(gè)高 度相符，證明此時(shí)前景人員的行為正常，一旦這兩個(gè)高度相差較大時(shí)，則有可能屬于異常行 為。
全文摘要
本發(fā)明屬于視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種基于空間轉(zhuǎn)換的人員異常行為識(shí)別方法。其方法步驟是背景建模，用來得到一個(gè)穩(wěn)定的且能自適應(yīng)環(huán)境的背景；前景提取，用來提取前景信息；利用背景建模得到的背景幀做為背景，用當(dāng)前幀和其做比較，根據(jù)閾值的設(shè)定，得到相應(yīng)的前景二值化圖像；三維空間標(biāo)定，用來將二維平面轉(zhuǎn)換為三維高度空間；前景行為識(shí)別，用來判別前景信息的行為異常性。本發(fā)明具有很高的抗干擾性和識(shí)別準(zhǔn)確率；同時(shí)相對(duì)于其它實(shí)現(xiàn)相同功能的識(shí)別算法，它具有更少的運(yùn)算量和更快的運(yùn)行時(shí)間。本發(fā)明可大幅度降低了成本。
文檔編號(hào)G06K9/68GK101819627SQ20101013799
公開日2010年9月1日 申請(qǐng)日期2010年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月30日
發(fā)明者呂楠, 賀才廣, 趙雄 申請(qǐng)人:北京藍(lán)色星河軟件技術(shù)發(fā)展有限公司