基于视频监控的暴力行为识别方法

摘要

本发明公开一种基于视频监控的暴力行为识别方法，先初始化参数，读取视频帧图像并建立高斯背景图像；然后通过当前视频帧与背景图像帧作差分割出运动团块；接着在各个运动团块中进行光流检测并去除光流幅值小于预设阈值A1的光流矢量；接着对连续K帧图像中的运动团块进行处理，统计运动团块光流矢量的幅值和角度；最后通过判断连续K帧图像的光流幅值的和值是否大于预设阈值A2以及判断光流角度分布是否满足均匀条件来给出暴力事件报警信息。其显著效果是：能有效的从传统的视频监控数据中分析有无多人暴力行为发生，该方法的识别具有一定的鲁棒性，对公共场所的多人暴力行为识别针对性强，误报率低。

主权项

一种基于视频监控的暴力行为识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：初始化参数，包括设定预设阈值A1、预设阈值A2以及整数K的值；步骤2：读取视频帧图像；步骤3：建立高斯背景图像；步骤4：通过当前视频帧与背景图像帧作差分割出运动团块；步骤5：在各个运动团块中进行光流检测；步骤6：去除光流幅值小于预设阈值A1的光流矢量；步骤7：对连续K帧图像中的运动团块进行处理，统计运动团块光流矢量的幅值和角度；步骤8：判断连续K帧图像的光流幅值的和值是否大于预设阈值A2，如果是，则进入步骤9；如果不是，则返回步骤2继续读取新的视频帧图像；步骤9：判断连续K帧图像的光流角度分布是否满足均匀条件，如果是，则给出暴力事件报警信息；如果不是，则返回步骤2继续读取新的视频帧图像；所述步骤7中，以30°为间隔将光流矢量分为12个方向，假设每个方向光流矢量的统计值为N_i，i＝1～12，主方向的统计值为N_m，则主方向占比率在所述步骤9中，如果主方向占比率p大于预设阈值ps，则不满足均匀条件；否则满足均匀条件。