[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

摘要

一种正常行为的模型构建方法及异常行为的检测方法，通过对红外热像图像的视频帧进行单元格化，并依次进行前景提取，行为体构建，行为体特征提取，正常行为模型构建，异常行为检测等，从而能够对未认定的、但是与在时间及空间上反复发生的正常行为有巨大区别的行为进行检测，并生成异常行为所在区域及报警信息，能够处理目标的外观，大小以及速度方面的异常行为，在延迟时间短，保证报警时间的准确性，能够兼容使用热成像和CCD成像结果，为后期两种信息的融合使用奠定基础。

主权项

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。