[发明专利]正常行为的模型构建方法及异常行为的检测方法

权利要求书

1.一种正常行为的概率模型构建方法，包括以下步骤：A、对给定的只包含正常行为的视频进行单元格构建：B、对上述视频进行前景检测，获取运动目标的位置和区域，滤除背景和干扰信息；C、单元格特征提取，提取运动目标的速度特征和尺寸特征；D、通过步骤C中获得的速度特征和尺寸特征，估计正常行为时的速度特征概率密度和尺寸特征概率密度，作为正常行为的概率模型；

在步骤B的前景检测过程中，包括以下步骤：1)加载输入视频的下一帧作为当前帧It；2)将当前帧It与前一帧It-1相减并取绝对值，对于第一帧，其前一帧为其自身；3)将帧差结果与设定的阈值Tf进行对比，大于阈值的像素被认为是前景而保留，从而得到二值化的前背景图像；4)对二值化的前背景检测结果进行中值滤波，以消除孤立点得到最终的前景检测结果Ft。

2.根据权利要求1所述的正常行为的概率模型构建方法，其特征在于：步骤A中，在t帧中根据输入的大小为M×N×Len的视频构建网格Ct，每个网格的大小为m×n，则得到(M/m)×(N/n)个单元格，Ct(i，j)表示第i行，j列的单元格，i∈[1，M/m]，j∈[1，N/n]。

3.根据权利要求1所述的正常行为的概率模型构建方法，其特征在于：前景检测时设定的阈值Tf＝15，而中值滤波的核大小为5。

4.根据权利要求1-3任一项所述的正常行为的概率模型构建方法，其特征在于：步骤C中，对于当前帧It，首先我们计算每个前景像素的x，y方向的光流值，分别为vx，vy；利用迭代Lucas-Kanade算法计算光流值，对于单元格Ct(i，j)，将其包含的前景像素的光流均值作为该单元格的光流Opft(i，j)描述，公式如下：其中Nf为Ct(i，j)中的前景像素的数量，fi为像素的索引；同时计算相邻帧间同一位置单元格的光流值，则单元格的速度特征Spdt(i，j)为：其中Ouij表示第u帧的(i，j)单元格的光流特征，由上述Opft(i，j)公式定义；||1为1范数，则Spdt(i，j)是t-1至t+1帧单元格(i，j)的光流特征之和的1范数。

5.根据权利要求4所述的正常行为的概率模型构建方法，其特征在于：步骤C中，单元格的尺寸特征计算步骤如下：1)由前景检测结果Ft计算每个单元格Ct(i，j)包含的前景像素的数量，记为Pixt(i，j)；2)计算Ct(i，j)的尺寸特征St(i，j)，为Pixt(i，j)8邻域的加权平均，其中，wni，nj为高斯权值。

6.根据权利要求5所述的正常行为的概率模型构建方法，其特征在于：速度特征概率密度的估算方式如下：1)对t帧中的每个单元格提取速度特征；2)删除不包含前景像素的单元格，得到剩余的单元格数量Nspd，Spdt(n)为其中第n个单元格的速度特征值；3)对Spdt(n)取值区间进行离散化，取Spdt(n)最大最小值为Kmax，Kmin，将Spdt(n)离散化为Kspd个点，则可以的得到Spdt(n)的取值步进为Δxspd＝(Kmax-Kmin)/Kspd，Spdt(n)的离散取值点为kΔxspd，其中k＝{0，1，2，...，Kspd-1}；4)利用已得到的样本速度特征值，估计每个离散取值点的概率值，进而得到离散的速度特征概率密度，如公式如下：

7.根据权利要求5所 述的正常行为的概率模型构建方法，其特征在于：尺寸特征概率密度的估算方式如下：1)对t帧中的每个单元格提取尺寸特征；2)删除不包含前景像素的单元格，得到剩余的单元格数量Ns，St(n)为其中第n个单元格的尺寸特征值；3)对St(n)取值区间进行离散化，取St(n)最大最小值为K′max，K′min，将St(n)离散化为Ks个点，则可以的得到St(n)的取值步进为Δxs＝(K′max-K′min)/Ks，St(n)的离散取值点为kΔxs，其中k＝{0，1，2，..，Ks-1}；4)利用已得到的样本速度特征值，估计每个离散取值点的概率值，进而得到离散的尺寸特征概率密度，如公式如下：

8.一种异常行为的检测方法，包括以下步骤：A、建立正常行为特征的概率模型；B、对输入的待测视频，加载第t帧图像，按照上述正常行为模型构建方法中的步骤计算每个单元格的速度特征和尺寸特征，得到Spdt′(i，j)和St′(i，j)；C、按照正常行为特征的概率模型计算速度特征Spdt′(i，j)为正常行为特征的概率，公式如下：由计算得出概率值小于Tspd的单元格，则判定为异常区域，反之为正常区域；按照正常行为特征的概率模型计算尺寸特征St′(i，j)为正常行为特征的概率，公式如下：

由计算得出概率值小于Ts的单元格，则判定为异常区域，反之为正常区域；其中Tspd，Ts为区分正常或异常区域的阈值，表示对异常区域的敏感性，其取值范围为(0，1)；D、步骤C中速度特征或尺寸特征中任一特征被判定为异常区域，则该单元格都被判定为异常区域，仅当速度特征或尺寸特征都为正常区域时，该单元格为正常区域。