[发明专利]人群异常行为检测方法在审
申请号: | 201810881112.0 | 申请日: | 2018-08-04 |
公开(公告)号: | CN109241845A | 公开(公告)日: | 2019-01-18 |
发明(设计)人: | 胡晓晖;徐加兴 | 申请(专利权)人: | 江苏云光智慧信息科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 214062 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 运动目标 人群异常行为 轨迹信息 检测 报警信息 预处理 混合高斯模型 监控视频图像 背景建模 背景像素 采集监控 复杂场景 实时监控 实时性好 视频数据 原始图像 运动轨迹 准确度 人流量 阈值时 跟踪 记录 应用 统计 | ||
本发明提供的人群异常行为检测方法,其主要特征,包括:第一步:采集监控区域的视频数据并进行预处理;第二步:利用混合高斯模型进行背景建模,从原始图像分离出背景像素;第三步:从监控视频图像中提取运动目标;第四步:记录运动目标的轨迹信息,并进行标记;第五步:对标记的运动目标进行跟踪和统计,从而计算人流量;第六步:当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时,发出报警信息。本发明提供的人群异常行为检测方法,通过对运动目标的实时监控,能够全方位、实时准确和高效地判断运动目标的轨迹信息,对于异常的轨迹信息及时发出报警信息,能够适用于复杂场景,检测准确度高,实时性好,具有重要的应用价值。
技术领域
本发明属于安防监控技术领域,特别是涉及人群异常行为检测方法。
背景技术
随着经济的快速发展,在商场、体育场、车站等公共场所中常常存在人流高峰,而这些拥挤的人群对公共安全带来了极大的隐患。如果能够对人群进行监测,及时发现人群异常的行为,就可以及时采取相应的解决方案,避免重大意外事件的发生。因此,为了保障人群安全,维护公共秩序,越来越多的视频监控系统被投入使用。但大多数传统的监控系统都需要专门的人员对监控视频进行人工判断,需要耗费大量的人力,而且人长时间专注于一件事情,可能会疏忽某些异常情况,从而带来严重后果。
发明内容
鉴于此,本发明提供的人群异常行为检测方法,可以有效解决上述问题。
本发明提供的人群异常行为检测方法,是基于智能视频分析技术,包括以下步骤:
第一步:采集监控区域的视频数据并进行预处理;
第二步:利用混合高斯模型进行背景建模,从原始图像分离出背景像素;
第三步:从监控视频图像中提取运动目标;
第四步:记录运动目标的轨迹信息,并进行标记;
第五步:对标记的运动目标进行跟踪和统计,从而计算人流量;
第六步: 当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时,发出报警信息。
本发明的有益效果在于:本发明提供的人群异常行为检测方法,通过对运动目标的实时监控,能够全方位、实时准确和高效地判断运动目标的轨迹信息,对于异常的轨迹信息及时发出报警信息,能够适用于复杂场景,检测准确度高,实时性好,极大降低了各种成本,充分满足用户的需求,具有重要的应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明专利实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效,本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
本发明提供的人群异常行为检测方法,包括以下步骤:
步骤S101:采集监控区域的视频数据并进行预处理;
步骤S102:利用混合高斯模型进行背景建模,从原始图像分离出背景像素;
步骤S103:从监控视频图像中提取运动目标;
步骤S104:记录运动目标的轨迹信息,并进行标记;
步骤S105:对标记的运动目标进行跟踪和统计,从而计算人流量;
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