基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法綜述

基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法綜述基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法綜述

摘要：隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展，基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文從視頻數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理、人體行為特征提取與表示、異常行為檢測與識別等方面，綜述了基于視頻的人體異常行為識別與檢測的方法。

一、引言

隨著社會的發(fā)展，人們對安全問題的關(guān)注度越來越高。視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展為人體異常行為識別與檢測提供了強有力的手段。人體異常行為識別與檢測可以廣泛應(yīng)用于公共安全、交通管理、邊境防控等領(lǐng)域。本綜述旨在回顧與總結(jié)目前基于視頻的人體異常行為識別與檢測的方法。

二、視頻數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理

為了進行人體異常行為識別與檢測，首先需要獲取可用的視頻數(shù)據(jù)。視頻數(shù)據(jù)可以通過監(jiān)控攝像頭、無人機、甚至是手機等設(shè)備進行采集。在視頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理階段，可以使用圖像處理算法對視頻進行去噪、平滑、亮度調(diào)整等操作，以提高對人體特征的識別率。

三、人體行為特征提取與表示

人體行為特征提取與表示是基于視頻的人體異常行為識別與檢測中的關(guān)鍵步驟之一。常用的人體行為特征有姿態(tài)、動作、運動軌跡等。姿態(tài)特征可以通過人體關(guān)節(jié)點的檢測與跟蹤得到。動作特征可以通過運動的速度、加速度、角度等信息描述。運動軌跡特征可以通過跟蹤目標(biāo)的運動路徑得到。為了更好地表示人體行為特征，可以使用深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等進行特征提取與表示。

四、異常行為檢測與識別

異常行為檢測與識別是基于視頻的人體異常行為識別與檢測的核心任務(wù)。常用的異常行為檢測方法有基于統(tǒng)計模型的方法、基于機器學(xué)習(xí)的方法和基于深度學(xué)習(xí)的方法?；诮y(tǒng)計模型的方法常用的有高斯混合模型、隱馬爾可夫模型等?；跈C器學(xué)習(xí)的方法常用的有支持向量機、決策樹等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法則可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進行異常行為識別與檢測。

五、應(yīng)用展望

基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法在公共安全、交通管理、邊境防控等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用前景。隨著深度學(xué)習(xí)模型的不斷發(fā)展與改進，人體異常行為識別與檢測的準(zhǔn)確性與實時性將得到進一步提高。此外，結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)如紅外、聲音等，可以更全面地進行人體異常行為識別與檢測。

六、總結(jié)

本文綜述了基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法，從視頻數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理、人體行為特征提取與表示、異常行為檢測與識別等方面進行了概述。未來，基于視頻的人體異常行為識別與檢測將在各個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為社會的安全與穩(wěn)定做出更大貢獻綜合來看，基于視頻的人體異常行為識別與檢測方法在安防領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。通過深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等能夠準(zhǔn)確地提取和表示人體行為特征，從而實現(xiàn)對異常行為的檢測和識別。隨著深度學(xué)習(xí)模型的不斷發(fā)展和改進，人體異常行為識別與檢測的準(zhǔn)確性和實時性將不斷提升。此外，結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù)如紅外、聲音等，還可以進一步提高人體異常行為識別