基于图像处理的人员异常行为监测设计

摘要：

通过对人员异常行为有效的监测算法设计，提高视频监控和异常事故的智能识别能力。传统的人员异常行为监测算法采用视频步进跟踪学习方法，由于人员的随机性和不确定性，导致视觉识别效果不好。基于图像处理理论，提出一种基于视频帧图像阵列像素检测的人员异常行为监测算法，进行了人员异常行为特征数据采集模型设计，得到基于双相机视频监控的人员异常行为视觉特征采集模型，采用视频帧图像阵列像素检测算法，进行异常行为特征提取，得到邻域灰度值向量之间像素点为平均结构相似性聚类中心，计算人员异常行为检测全图所有像素点的加权平均位置的估计值，实现人员异常行为监测算法改进。仿真结果表明，采用该算法进行人员异常行为特征监测，能实现对特定异常人员的准确定位和清晰识别，异常检测概率较高，性能优越，在安防监控系统设计等领域具有较好的应用价值。

关键词：图像处理、异常行为监控、智能识别、数据采集

分类号：TN919-34;TP391

在线出版日期：2015-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114