[发明专利]一种人体异常行为检测和识别系统及方法

摘要

本发明公开了一种人体异常行为检测和识别系统及方法，属于监控摄像技术领域，该混合方法基于连续自适应均值漂移CAMS，引入校正背景权重直方图CBWH和无味粒子滤波UPF技术处理遮挡和相似颜色对象的干扰，采用基于稀疏表达的检测方式从多种场景对目标对象的异常行为进行检测和识别，并利用均方误差统计量评估所提方法的性能，同时在公开数据集UMN上进行了仿真验证。实验结果表明，所提方法在不同场景中有障碍物遮挡或是具有相似颜色的其他对象情况下都能准确检测和识别目标对象。此外，该技术还可能进一步改善复杂场景下多摄像机中目标对象的跟踪性能。

主权项

1.一种人体异常行为检测和识别系统，其特征在于，包括颜色转换模块、CBWH模块、CAMS跟踪模块、UPF模块，异常行为识别模块；所述颜色转换模块，用于将接收的视频帧序列分解为帧中目标对象的颜色，接下来判断目标对象背景中是否具有与其相近颜色的其他对象；所述CBWH模块，用于如果有与其相近颜色的其他对象，则运用校正背景权重直方图技术，从其背景干扰中恢复对目标对象的筛选，并确定颜色的可能分布；所述CAMS模块，用于完成目标跟踪；如果无，则直接调用CAMS模块完成目标跟踪；所述UPF模块，用于若目标对象的路径被障碍物遮挡，设置计算区域，运用无味粒子滤波技术，将粒子尽可能多的移向高可能性区域，通过重新设置搜索窗口中心和窗口大小，重新设置计算区域，恰当地估计目标对象在被遮挡情况下的路径，再调用CBWH模块，循环处理；所述异常行为识别模块，用于在CAMS模块完成目标跟踪时，若目标对象的路径没有被障碍物遮挡，以视频形式显示异常行为。