基于监控视频的人体行为动作识别
面向视频监控的动作识别与人员跟踪算法
面向视频监控的动作识别与人员跟踪算法随着科技的不断发展和应用，监控技术已成为安全保障的重要手段之一。
在日常生活和工作中，我们经常能看到摄像头的安装和使用。
而随着监控技术的越来越智能化和高效化，视频监控的动作识别和人员跟踪算法成为一个备受关注和研究的热点。
一、动作识别技术动作识别技术是一种能够从采集到的视频序列中实时检测人体动作的技术。
该技术可应用于安防领域，识别出异常的行为或犯罪行为，及时报警并通知有关部门处理。
同时，该技术还可应用于医学领域，对人体动作进行监测和分析，为医疗保健和康复人员提供更好的服务。
目前，动作识别技术主要采用三种方法：基于图像的方法、基于深度图像的方法和基于传感器的方法。
其中，基于图像的方法是最为常见且经典的方法之一。
该方法通过对采集到的视频序列进行分析和处理，提取出人体的姿态信息，并将其映射到图像模型中。
然后，再采用分类、聚类等方法对人体的动作进行识别和分类，最终得出识别结果。
二、人员跟踪技术人员跟踪技术是一种可实时对行人进行跟踪并记录行人轨迹的技术。
该技术可应用于出入口监控、人员统计等领域，为安全保障和日常管理提供更便捷和高效的方式。
同时，在公共场所的安保中，该技术可及时发现异常行为并进行预警。
目前，人员跟踪技术主要采用两种方法：基于背景建模的方法和基于物体检测的方法。
其中，基于背景建模的方法是一种常见的方法。
该方法通过对背景和前景的差异进行分析和处理，从而得出行人轨迹。
而基于物体检测的方法，则是通过对采集到的图像信息进行分析和处理，提取出感兴趣的物体区域，并对其进行跟踪。
最终，得出行人的轨迹和其他相关信息。
三、动作识别与人员跟踪的结合应用基于动作识别技术和人员跟踪技术的结合应用，可以实现更加智能化和高效化的监控和保障。
例如，在大型体育赛事的安保中，通过人员跟踪技术可以及时锁定和识别可疑人员。
同时，通过动作识别技术可以分析犯罪嫌疑人的行为轨迹并进行预警，从而提升安保的效率和准确性。
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究
基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究在现代科技的推动下，计算机视觉领域的发展也越来越迅速。
摄像头跟踪技术的问世为人体动作识别提供了一种新的思路，使得我们可以更加高效地对人体动作进行识别和分析。
一、摄像头跟踪技术摄像头跟踪技术是一种基于计算机视觉的技术，它能够实时跟踪目标的运动轨迹。
在人体动作识别中，摄像头跟踪技术可以通过对摄像头采集的视频进行处理，提取人体运动数据，并根据这些数据来识别人体动作。
不过，摄像头跟踪技术的应用范围并不仅仅局限于人体动作识别，它还可以应用于人脸识别、监控和安防等领域。
二、人体动作识别人体动作识别是一种将人体运动姿态转换为数字信号的技术，它可以用来识别人类的运动、行为或活动。
人体动作识别可以应用于医疗、娱乐和智能家居等领域，其中智能家居领域的应用更加广泛。
例如智能卫浴系统可以通过人体动作识别来自动调节水温、风速和光线等设备，从而提高用户的使用体验。
在应用人体动作识别的过程中，需要对人体动作进行采样、提取特征和识别分类的处理过程。
其中，提取特征是其中的关键步骤，目的是将人体动作的信息转换为一个可识别的数字信号。
三、基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究基于摄像头跟踪技术的人体动作识别研究可以分为两个部分，一是摄像头数据采集与处理，二是人体动作识别算法的研究。
3.1 摄像头数据采集与处理在摄像头数据采集与处理过程中，需要考虑到多种因素，如光源和摄像头的参数等因素。
对于光源的选择，要考虑到照明度和光的颜色等因素，以保证采集到的图像质量能够满足后续处理的需求。
对于摄像头的参数设置，要根据具体的需求来进行设置，如画面录制的分辨率和帧率等参数，以保证摄像头能够采集到足够清晰的图像。
在数据采集的过程中，还需要考虑到对图像的后续处理，如去除噪声、空间滤波和颜色处理等过程，以保证后续的人体动作识别算法能够准确地识别人体的动作状态。
3.2 人体动作识别算法的研究在人体动作识别算法的研究中，常用的方法有传统的图像处理技术和深度学习技术等。
人体姿态识别技术在监控系统中的应用
人体姿态识别技术在监控系统中的应用随着科技的不断进步，人体姿态识别技术在各个领域得到了广泛应用，其中之一就是在监控系统中。
人体姿态识别技术可以通过对人体的身体姿态、动作和行为等进行分析和识别，从而实现对人员行为的监控和分析。
本文将探讨人体姿态识别技术在监控系统中的应用，以及其所带来的优势和挑战。
一、人体姿态识别技术在监控系统中的应用情况人体姿态识别技术在监控系统中的应用范围非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 姿态分析和行为识别：通过对监控画面中的人体姿态和行为进行分析和识别，可以实现对人员的行为监控和警报。
例如，可以通过识别人体的站立、坐立、躺卧等姿态，判断人员是否处于警觉状态，从而研判潜在威胁。
2. 人数统计和密集度分析：人体姿态识别技术可以对监控场景中的人数进行统计和密集度分析，从而为场景的管理和安全提供参考。
例如，可以通过识别人体的位置和运动轨迹，判断人员的分布密集程度，提前预警人流拥堵或安全疏散等问题。
3. 姿态异常检测和行为预警：通过建立行为模型和姿态数据库，人体姿态识别技术可以检测和分析监控场景中的异常姿态和行为，实现对潜在风险的预警和防范。
例如，可以通过识别人体的倒地、自摔等异常姿势，及时发现可能的安全事故或突发状况。
4. 人机交互和智能控制：结合人体姿态识别技术与智能监控系统，可以实现人机交互和智能控制。
例如，可以通过人体的手势识别和追踪，实现对监控设备的操作和控制，提高用户体验和工作效率。
二、人体姿态识别技术在监控系统中的优势人体姿态识别技术在监控系统中具有以下几个优势：1. 高效性：相比传统的视频监控技术，人体姿态识别技术能够快速、准确地对人体的姿态和行为进行分析和识别，大大提高了监控系统的效率。
2. 非侵入性：人体姿态识别技术通过对视频监控画面中的人体进行分析，不需对人体进行任何实质性接触，实现了对人员行为的无感知监控。
3. 多样性：人体姿态识别技术可以对不同人体姿态和行为进行分析和识别，适用于各种监控场景和应用需求，具有较高的适应性和扩展性。
基于视频分析的行人检测与行为识别研究
基于视频分析的行人检测与行为识别研究在当今社会，由于人工智能和计算机视觉的飞速发展，视频分析技术变得越来越重要。
其中，行人检测与行为识别是计算机视觉领域中的一个重要研究课题。
行人检测与行为识别的研究可以广泛应用于视频监控、交通管理、智能驾驶等领域，对于提升社会安全和便利性具有重要意义。
行人检测是从视频或图像中准确地定位和辨别出行人的过程。
目前，行人检测主要通过基于深度学习的方法实现。
深度学习模型中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有良好的特征提取和模式识别能力，因此被广泛应用于行人检测任务中。
常用的行人检测算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些算法利用深度学习模型提取图像特征，并通过回归和分类的方法定位和辨别行人。
然而，由于场景复杂性、光照变化和姿态变化等因素的干扰，行人检测仍然存在一定的挑战。
行为识别是指从视频中识别出行人的具体行为，常见的行为包括行走、站立、奔跑、交谈等。
行为识别任务较为复杂，需要对行人的动作和空间关系进行建模和分类。
行为识别的主要研究方法包括基于传统的特征工程和基于深度学习的方法。
传统的特征工程方法主要提取行人的各种视觉特征，如颜色、纹理和形状等，并通过机器学习算法进行分类。
然而，这些方法对于复杂的场景和动作变化较大的行为识别任务效果有限。
近年来，基于深度学习的方法在行为识别任务中取得了显著的进展。
利用深度学习模型提取特征，并通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）等模型对时间序列数据进行建模，可以实现更精确和准确的行为识别。
行人检测和行为识别的研究对于实现智能视频监控具有重要的意义。
通过准确地检测和识别行人，可以实现实时的目标追踪、异常行为检测和行人计数等功能。
在交通管理领域，利用行人检测和行为识别可以实现交通拥堵检测、行人车辆共享等策略的智能调控。
视频监控中的行为识别与分析
视频监控中的行为识别与分析随着科技的发展和社会的进步，视频监控系统在我们日常生活中扮演了越来越重要的角色。
与传统的监控相比，视频监控系统不仅可以提供更清晰、更广角度的画面，还能通过先进的图像处理技术进行行为识别与分析，从而提高监控的智能化水平。
本文将重点讨论视频监控中的行为识别与分析技术以及其在不同领域中的应用。
行为识别与分析是指通过对视频监控中的行为进行自动识别和分析，从而实现对异常行为的判断和预警。
视频监控中的行为可以分为人体行为和非人体行为两大类。
在人体行为方面，传统的行为识别主要基于目标检测和跟踪技术，通过对视频中的人体目标进行分析来实现行为识别。
例如，对于监控场景中发生的各类人体动作，如走路、奔跑、摔倒等，可以基于目标检测和运动轨迹分析来自动识别并进行报警。
随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的行为识别方法也逐渐成为主流，该方法通过网络自动学习行为特征，实现对复杂行为的准确识别和分类。
在非人体行为方面，主要包括车辆行为和物品行为的识别与分析。
对于车辆行为识别，智能视频监控系统可以通过车牌识别、车辆轨迹分析等手段，实现对车辆的实时追踪和异常行为的监测，如超速、占道等。
对于物品行为识别，系统可以通过对监控场景中的物体进行跟踪和分析，实现对物品的移动、出现、消失等行为进行监测和报警。
视频监控中的行为识别与分析技术在安防领域中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助安防人员提高监控效率和工作质量。
传统的监控需要人工对大量监控画面进行观察和判断，工作量大且容易出现疏漏，而行为识别与分析技术可以实现对异常行为的自动识别和报警，极大地减轻了安防人员的工作负担。
其次，行为识别与分析技术可以帮助安防人员提前发现潜在的安全隐患。
例如，在人群密集的公共场所中，如果有人突然奔跑或摔倒，系统可以即时识别并发出报警，便于及时采取措施防止事态扩大。
此外，行为识别与分析技术还可以辅助犯罪侦查工作，通过对案发现场的监控画面进行分析，帮助警方获取犯罪嫌疑人的特征信息和行动轨迹。
视频监控中的人员行为分析与识别
视频监控中的人员行为分析与识别视频监控技术的广泛应用已经成为了现代社会中不可或缺的一部分，为了提高监控效率和准确性，人员行为分析与识别技术逐渐被引入到视频监控系统中。
本文将从视频监控中的人员行为分析、人员行为识别及其应用方面进行探讨。
视频监控中的人员行为分析是指通过对视频中人员的行为、动作、姿态等进行分析，挖掘出其中蕴含的信息并进行处理。
人员行为分析主要包括目标检测、行人跟踪、行人计数、姿态识别等多个方面的内容。
通过这些分析，可以对视频中的人员行为进行全面、准确的了解，从而帮助监控人员更好地掌握场景中的情况。
人员行为识别是指通过对视频中的人员特征进行分析，进行人员身份的识别和辨别。
常见的人员行为识别技术包括人脸识别、行人重识别、人员属性分析等。
人脸识别技术通过分析人脸的特征点和纹理等信息，对目标进行身份识别。
行人重识别技术则通过对行人行走的姿态和外貌进行分析，判断是否为同一人。
人员属性分析则是通过对人员的服装、性别、年龄等进行分析，对目标进行进一步的区分和识别。
人员行为分析与识别技术在各个领域都有着广泛的应用。
在交通领域中，人员行为识别可以用于交通监管，通过识别交通违法行为，提高交通管理效率。
在安防领域中，人员行为分析与识别可以用于对可疑人员的识别和跟踪，提高安全防范能力。
在商业领域中，人员行为分析与识别可以用于对顾客行为的分析，帮助商家更好地了解消费者需求，提高销售额。
在智慧城市建设中，人员行为分析与识别可以用于人流分析、交通疏导等方面，提升城市管理水平。
然而，人员行为分析与识别技术也面临着一些挑战和难点。
首先是复杂场景下的误检问题。
复杂场景中，光线、阴影、遮挡等因素会影响人员行为的准确分析和识别。
其次是大数据处理问题。
视频监控在实时采集视频数据时会产生大量的数据，如何快速、准确地对数据进行分析和识别，是当前亟需解决的问题。
此外，隐私问题也是人员行为分析与识别技术面临的一大挑战。
在利用这些技术的过程中，如何保护个人隐私，合理使用这些数据，是一个需要深思熟虑的问题。
视频监控中的行为识别与异常检测
视频监控中的行为识别与异常检测随着科技的不断进步和应用领域的拓展，视频监控系统在日常生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
在各种场景下，通过视频监控可以及时发现并记录各种行为活动，从而为安全管理和事后调查提供有力的支持。
然而，对于人工来说，对大量视频数据进行连续监控和分析是一项巨大的挑战。
因此，行为识别与异常检测技术的应用逐渐受到人们的关注和重视。
行为识别是指通过对视频数据进行分析，从中识别出特定行为或动作，并将其与已知的模式进行比对。
这种技术可以应用于各种领域，如公共安全、交通管理、智能建筑等。
基于视频监控的行为识别系统可以有效地检测和识别各种人类行为，如行走、跑步、站立等，甚至可以识别特定的运动或动作，如拿取物品、打开门窗等。
为了实现行为识别，一种常用的方法是利用计算机视觉和图像处理技术。
首先，需要使用摄像机收集视频数据，并将其转换为数字信号。
然后，利用图像处理算法，提取视频数据中的特征。
特征可以是视频中的物体、动作、轮廓等。
接下来，利用机器学习算法，对特征进行分类和识别，以确定视频中是否存在特定的行为。
为了改善行为识别的准确性和鲁棒性，研究者们还提出了一些改进方法。
例如，使用多个摄像机进行视频采集，可以提供更多的视角和信息，从而提高识别精度。
此外，还可以利用深度学习技术，如卷积神经网络，自动学习和提取视频数据中的特征。
这种方法基于大量的视频数据进行训练，可以识别复杂的行为模式，并具有较高的准确性。
除了行为识别外，异常检测也是视频监控中重要的应用之一。
异常检测是指从视频数据中识别出与正常模式相悖的行为或活动。
在监控摄像头无法实时观察的场景下，异常检测可以帮助安保人员及时发现和响应异常事件，提高安全性。
异常检测通常采用基于统计学的方法。
首先，收集一段时间内的正常视频数据，通过统计分析建立正常行为的模型。
然后，将新的视频数据与模型进行比对，如果发现某些行为或活动不符合模型的规律，就可以判定为异常。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
出最佳判决
2、工作流程
输入训练 视频序列
视频 特征提取
对提取的特 征进行编码
（2）特征训练与识别 通常得到特征之后，通过 k-means 聚类得 到字典(Dictionary 或 Codebook) 。而 k- 均值 (k-means) 聚类其实就是向量量(Vector Quantization-VQ)的过程，而 k 均值向量量化过 程，一方面，容易产生信息丢失，另一方面，当 训练样本特征数量比较多时，只能够通过对训练 样本进行第二次抽样然后再聚类的方法生成字典， 这样就会造成训练样本不能得到充分利用，再者， 当样本维数较高并且数量较多时，聚类的速度就 会很慢。本文过通过现有的在线字典学(Online Dictionary Learning)方法生成字典，在线学习生 成字典比其它离线字典优点在于它能够快速处理 数以百万计的样本，并且字典效率高。
基于监控视频的人体行为动作识别
导 师： 汇报人：
目录
• • • • • 一、选题来源及意义 二、国内外研究水平及发展趋势 三、本课题研究内容 四、实验实施方案 五、进度安排
一、选题来源及意义
计算机凭借本身的超强记忆力与运算速度深受人们 的欢迎，计算机的这两种能力也得到了人们的充分运用。 但这还不够，目前计算机对人的依赖性过强，为此人们 想让计算机具有自主学习、理解、分析的能力。以前是 “看”机算机，而现在是想让计算机来“看”。视频图 像已成为人们获取视觉信息的重要手段，特别是视频流 与计算机处理结合，人们称之为计算机视觉。人类依靠 眼、耳、鼻、口、手获取客观世界信息时，80%的信息 是来自于视觉，由此可见人类视觉系统对人类获取信息 而言非常重要。作为人类视觉的模拟，计算机视觉理应 在计算机获取客观世界信息中发挥重要作用。
四、实验实施方案 （1）用到的工具：matlab VC6.0 OPENCV （2）本文方法先通过 MATLAB 仿真实验得 到所需的参数 （3）对来自 Weizmann 视频数据库、网 3 络视频数据库、智能视觉信息处理与通信 实验室(IVIPC)视频数据库、IVIPC 与 KTH 混合视频数据库及实时视频测试 （4）最终实现对跑、走、挥手、打架等的识 别 （5）VC++、OPENCV在Windows XP下做 成实时应用软件。
五、进度安排
第一阶段（2012年5月---2012年8月）：对常见的各 种运动目标检测的方法进行深入研究、分析，并 对动作进行识别，着重对文中要用到的方法。 第二阶段（2012年9月—2012年11月）：使用 VC++语言编写程序，实现运动目标检测算法。 第三阶段（2012年12月—2013年1月）：从网上下 载一些典型场景下的视频监控序列，测试算法。 第四阶段（2013年2月—2013年5月）：撰写论文， 准备答辩
针对目前监控系统的不足，开发出一种能 够降低人工监控劳动强度并且能实时跟踪人体 目标，分析、理解、识别其行为，从而弥补人 为误差的高智能化计算机监控系统具有巨大的 实用价值与难以估量的商机。随着图像、图形、 视频处理理论的日趋成熟及计算机科学技术地 高速发展，使计算机具有强大的计算能力与存 储能力，使得这项研究成为可能。 因此本课题将对动作识别的一些方法进行 深入研究，旨在能达到智能监控全天实时监控， 并自动分析摄像机捕捉到的数据，等发生异常 时向有关部门及时发送警报。
二、国内外研究现状及发展趋势
1、研究现状 基于计算机视觉的人体动作识别算法主要 包括动作表示以及动作分类两个步骤。人体动作 如何表示涉及到如何编码人体动作信息，它对于 后续的人体动作分类十分关键。理想的人体动作 表示方法不仅要应对人体外观，尺度，复杂背景， 视点以及动作执行快慢等因素的影响，而且要包 含足够的信息提供给分类器将各个动作类型区分 开来。理想的动作分类器除了能够区分各种动作 类型，还需要考虑如何有效加入和减少动作类型 问题。有关人体识别方法中使用的动作表示及动 作分类方法，近几年已经开展了这方面的研究
在日本、西方发达国家（如美国、英国） 等专家，已经展开了大量相关项目的研究工作： 美国宾夕法尼亚州大学的三维人体头部及脸部 跟踪系统采用有限元素模型实时跟踪人的脸部 动作；联想、IBM 及 Microsoft 等国内外高知名 大公司及一些中小型企业也正逐步将人脸识别、 行为识别、手势识别应用于商业领域，如：手 机移动终端开发、门禁、停车场、监狱等，另 外，斯坦福大学、普林斯顿大学、牛津大学等 国际知名大学也做了相应的理论研究。在北京 奥运会、上海世界博览会中，一些企业开发的 安防系统也都得以应用。
2、发展趋势 人体动作检测和识别是计算机视觉领域中 的一个研究热点和难点。现阶段国内外主要处于 实验研究阶段，实用化产品很少出现。以下为将 来的研究热点及发展趋势： （1）真实应用条件下的动作识别。 （2）视频数据的自动标注。 （3）人体动作或意图推理。 （4）多人体交互识别。
三、本课题研究内容
做出 最佳判决
线性支持向 量机分类识别
3、本文要研究的内容 （1）基于方向直方图视频特征提取
视频序列的像素 运动变化频率图 划分像素运动 变化频率图的 区域 对目标区域和若干 子区域分别求像素 变化直方图 对目标区域和若干 子区域分别求边缘 梯度直方图
Hale Waihona Puke 特征训练与识别得到视频特征
求运动直方图
计算视频序列的 差分边缘直方图
特征提取
传统的 单层法动作行为识别是直接对视数据进 行分析，这种方法把视频中的人体动作行为看成是 特定的图像序列，通过滑动窗的技术把整个视频分 成子序列集合，对一个新输入的视频，把它分类给 与它最相近的视频类别。然而这样就会要花了很大 的计算量来精确运动目标行为位置，再者，也很难 确定哪些行为在哪些运动位置不能分割。
基于方向直方图的方法也是近几年热门 的行为识别方法之一，其中的边缘方向直 方图，是通过对图像空域求导获取边缘梯 度信息，此方法主要是用于获取目标的边 缘信息。梯度图像是由原始图像与梯度模 板卷积得到，运动方向直方图，它是基于 运动历史图求梯度而得到。运动历史图能 够反映不同空域位置的运动剧烈强度，故 运动方向直方图能够反映不同方向的运动 强度，能够识别运动程度差别较大的行为。