[发明专利]一种视频监控异常行为检测方法及其检测系统

摘要

本发明公开了一种视频监控异常行为检测方法及其检测系统，所述方法包括：获取视频图像序列，利用混合高斯模型建立背景模型；根据建立的背景模型，利用背景差除法从视频图像序列中提取出前景目标区域图像，并将其划分为若干个前景目标图像块；利用背景差除法计算每一个前景目标图像块的运动标签，并提取每一个前景目标图像块的五维特征参数；采用离线SVM分类器判断当前前景目标图像块是否为正常行为图像块，若为正常行为图像块，则结束；若为异常行为图像块，则判别该异常行为图像块所属异常行为类别。通过本发明，利用混合高斯模型进行背景建模，能够精确分割前景区域与背景区域，并能准确检测视频监控图像中的异常行为。

主权项

1.一种视频监控异常行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频监控图像，将所述视频监控图像处理成视频图像序列，并对所述视频图像序列进行预处理，所述预处理包括将彩色视频图像序列转换为灰度视频图像序列，以及对灰度视频图像序列进行直方图均衡化、中值滤波和伽玛校正；S1、获取经过预处理的视频图像序列，并根据获取的所述经过预处理的视频图像序列，利用混合高斯模型建立背景模型；S2、根据建立的所述背景模型，利用背景差除法从获取的所述视频图像序列中提取出前景目标区域图像；S3、按照预先设定大小将所述前景目标区域图像划分为若干个前景目标图像块；S4、利用背景差除法计算每一个前景目标图像块的运动标签，并提取每一个前景目标图像块的五维特征参数，所述五维特征参数包括位置关系特征、平均运动行为强度特征、运动行为方向特征、邻域相关性特征和单位运动行为强度分布特征；S5、采用离线SVM分类器对每一个前景目标图像块的五维特征参数进行测试，判断每一个前景目标图像块是否为正常行为图像块，若为正常行为图像块，则结束；若为异常行为图像块，则判别该异常行为图像块所属异常行为类别。