一种视频异常行为检测系统

摘要

一种视频异常行为检测系统，包括轨迹提取模块，功能是使用高斯混合模型提取人物轮廓得到轨迹序列；区域划分模块，功能是针对不同的需求，人工或者通过算法将检测视频背景划分为不同的区域，将这些背景块序列人工标定；条件随机场建模模块，功能是将划分的区域与对应轨迹相结合构造特征向量，将其用于CRF模型训练、估计参数；待测视频检测模块，最后通过上述类似方法获得测试序列的特征向量，利用之前估计得到的参数进行推断，计算属于不同异常行为的概率，取最大概率所属的异常行为作为分类。本发明提供具有良好的实用性和较高的分类正确率。

主权项

一种视频异常行为检测系统，其特征在于包括：轨迹提取模块、区域划分模块、条件随机场建模模块、待测视频检测模块；其中：轨迹提取模块：通过GMM模型即混合高斯模型在视频中先检测出待检测目标的轨迹，送至条件随机场建模模块；区域划分模块：将背景进行区域分类，根据不同的要求通过人工划分或者通过算法自动划分，然后对划分后的区域进行标记，送至条件随机场建模模块；条件随机场建模模块：将划分后的区域和轨迹坐标相结合得到这些异常行为的特征向量，利用同属于一种异常行为的特征向量，构造特征函数，进行条件随机场模型训练和参数估计，获得条件随机场中特征函数的权重系数，送至待测视频检测模块；待测视频检测模块：将测试序列提取轨迹坐标，与划分后的区域结合，得到测试序列的特征向量，利用条件随机场建模模块估计的参数进行判断，计算属于不同异常行为的概率，取最大概率所属的异常行为作为分类。