[发明专利]一种基于视频图像块模型的局部异常行为检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视频图像块模型的局部异常行为检测方法，包括对输入视频中所有对象的视频图像块提取，及选取存在异常的候选视频图像块；检测和优化获取优化后的候选视频图像块；利用正常行为视频图像块模型进行训练，获取每个视频图像块中正常行为并将该视频图像块从候选图像块中剔除；对剩余的候选视频图像块利用异常行为视频图像块模型检测，获取得到关键图像块；及根据计算的关键图像块之间的相关性，确定正常和异常活动轨迹，并对关键图像块中的异常活动轨迹进行分类；将分类所得异常活动轨迹对应的区域在图像块中标记描述。本发明能够有效提高局部异常行为检测的准确性和检测的效率，能够很好的检测出不同类型的局部异常行为。

主权项

一种基于视频图像块模型的局部异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、对输入视频中所有对象的视频图像块进行提取，及选取存在异常的候选视频图像块；对所选取的候选视频图像块进行检测和优化，获取优化后的候选视频图像块；步骤B、对所优化后的候选视频图像块利用建立的正常行为视频图像块模型进行训练，获取每个视频图像块中正常行为并将该视频图像块从候选图像块中剔除，并确定得到剩余的候选视频图像块；步骤C、对剩余的每个候选视频图像块利用建立的异常行为视频图像块模型进行检测，获取得到若干个关键图像块；及根据计算的关键图像块之间的相关性，确定异常活动轨迹，并对所确定的异常活动轨迹进行分类；利用视频图像块描述方法将分类所得异常活动轨迹所占区域在该视频图像块中标记描述。