基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述_第1页
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述_第2页
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

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

摘要：随着视频监控技术的发展，基于视频的人体异常行为识别与检测方法在各个领域得到了广泛应用。本文从视频数据的获取与预处理、人体行为特征提取与表示、异常行为检测与识别等方面，综述了基于视频的人体异常行为识别与检测的方法。

一、引言

随着社会的发展，人们对安全问题的关注度越来越高。视频监控技术的发展为人体异常行为识别与检测提供了强有力的手段。人体异常行为识别与检测可以广泛应用于公共安全、交通管理、边境防控等领域。本综述旨在回顾与总结目前基于视频的人体异常行为识别与检测的方法。

二、视频数据的获取与预处理

为了进行人体异常行为识别与检测，首先需要获取可用的视频数据。视频数据可以通过监控摄像头、无人机、甚至是手机等设备进行采集。在视频数据的预处理阶段，可以使用图像处理算法对视频进行去噪、平滑、亮度调整等操作，以提高对人体特征的识别率。

三、人体行为特征提取与表示

人体行为特征提取与表示是基于视频的人体异常行为识别与检测中的关键步骤之一。常用的人体行为特征有姿态、动作、运动轨迹等。姿态特征可以通过人体关节点的检测与跟踪得到。动作特征可以通过运动的速度、加速度、角度等信息描述。运动轨迹特征可以通过跟踪目标的运动路径得到。为了更好地表示人体行为特征，可以使用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）等进行特征提取与表示。

四、异常行为检测与识别

异常行为检测与识别是基于视频的人体异常行为识别与检测的核心任务。常用的异常行为检测方法有基于统计模型的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。基于统计模型的方法常用的有高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。基于机器学习的方法常用的有支持向量机、决策树等。基于深度学习的方法则可以使用卷积神经网络、循环神经网络等进行异常行为识别与检测。

五、应用展望

基于视频的人体异常行为识别与检测方法在公共安全、交通管理、边境防控等领域有着广泛应用前景。随着深度学习模型的不断发展与改进，人体异常行为识别与检测的准确性与实时性将得到进一步提高。此外，结合其他传感器数据如红外、声音等，可以更全面地进行人体异常行为识别与检测。

六、总结

本文综述了基于视频的人体异常行为识别与检测方法，从视频数据的获取与预处理、人体行为特征提取与表示、异常行为检测与识别等方面进行了概述。未来，基于视频的人体异常行为识别与检测将在各个领域发挥重要作用，为社会的安全与稳定做出更大贡献综合来看，基于视频的人体异常行为识别与检测方法在安防领域具有广阔的应用前景。通过深度学习模型如卷积神经网络等能够准确地提取和表示人体行为特征，从而实现对异常行为的检测和识别。随着深度学习模型的不断发展和改进，人体异常行为识别与检测的准确性和实时性将不断提升。此外，结合其他传感器数据如红外、声音等，还可以进一步提高人体异常行为识别

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论