CN109241845A - 人群异常行为检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的人群异常行为检测方法，其主要特征，包括：第一步：采集监控区域的视频数据并进行预处理；第二步：利用混合高斯模型进行背景建模，从原始图像分离出背景像素；第三步：从监控视频图像中提取运动目标；第四步：记录运动目标的轨迹信息，并进行标记；第五步：对标记的运动目标进行跟踪和统计，从而计算人流量；第六步：当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时，发出报警信息。本发明提供的人群异常行为检测方法，通过对运动目标的实时监控，能够全方位、实时准确和高效地判断运动目标的轨迹信息，对于异常的轨迹信息及时发出报警信息，能够适用于复杂场景，检测准确度高，实时性好，具有重要的应用价值。
Description
技术领域
本发明属于安防监控技术领域，特别是涉及人群异常行为检测方法。
背景技术
随着经济的快速发展，在商场、体育场、车站等公共场所中常常存在人流高峰，而这些拥挤的人群对公共安全带来了极大的隐患。如果能够对人群进行监测，及时发现人群异常的行为，就可以及时采取相应的解决方案，避免重大意外事件的发生。因此，为了保障人群安全，维护公共秩序，越来越多的视频监控***被投入使用。但大多数传统的监控***都需要专门的人员对监控视频进行人工判断，需要耗费大量的人力，而且人长时间专注于一件事情，可能会疏忽某些异常情况，从而带来严重后果。
发明内容
鉴于此，本发明提供的人群异常行为检测方法，可以有效解决上述问题。
本发明提供的人群异常行为检测方法，是基于智能视频分析技术，包括以下步骤：
第一步：采集监控区域的视频数据并进行预处理；
第二步：利用混合高斯模型进行背景建模，从原始图像分离出背景像素；
第三步：从监控视频图像中提取运动目标；
第四步：记录运动目标的轨迹信息，并进行标记；
第五步：对标记的运动目标进行跟踪和统计，从而计算人流量；
第六步： 当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时，发出报警信息。
本发明的有益效果在于：本发明提供的人群异常行为检测方法，通过对运动目标的实时监控，能够全方位、实时准确和高效地判断运动目标的轨迹信息，对于异常的轨迹信息及时发出报警信息，能够适用于复杂场景，检测准确度高，实时性好，极大降低了各种成本，充分满足用户的需求，具有重要的应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明专利实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效，本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
本发明提供的人群异常行为检测方法，包括以下步骤：
步骤S101：采集监控区域的视频数据并进行预处理；
步骤S102：利用混合高斯模型进行背景建模，从原始图像分离出背景像素；
步骤S103：从监控视频图像中提取运动目标；
步骤S104：记录运动目标的轨迹信息，并进行标记；
步骤S105：对标记的运动目标进行跟踪和统计，从而计算人流量；
步骤S106：当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时，发出报警信息。
进一步地，在步骤S101采集监控区域的视频数据并进行预处理中，为满足运动目标检测的实时性要求，先将彩色图像转换成灰度图像。
进一步地，在步骤S104记录运动目标的轨迹信息，并进行标记中，在识别出运动目标之后，对识别出的运动目标做矩形框标记。
进一步地，在步骤S106当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时，发出报警信息中，可以根据场景不同，设定多个运动轨迹的阈值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明，任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变，因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (4)
1.人群异常行为检测方法，其主要特征在于，包括：
第一步：采集监控区域的视频数据并进行预处理；
第二步：利用混合高斯模型进行背景建模，从原始图像分离出背景像素；
第三步：从监控视频图像中提取运动目标；
第四步：记录运动目标的轨迹信息，并进行标记；
第五步：对标记的运动目标进行跟踪和统计，从而计算人流量；
第六步： 当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时，发出报警信息。
2.根据权利要求1所述的人群异常行为检测方法，其主要特征在于：在采集监控区域的视频数据并进行预处理步骤中，为满足运动目标检测的实时性要求，先将彩色图像转换成灰度图像。
3.根据权利要求1所述的人群异常行为检测方法，其主要特征在于：在记录运动目标的轨迹信息，并进行标记步骤中，在识别出运动目标之后，对识别出的运动目标做矩形框标记。
4.根据权利要求1所述的人群异常行为检测方法，其主要特征在于：在当运动目标的运动轨迹超出设定的阈值时，发出报警信息步骤中，可以根据场景不同，设定多个运动轨迹的阈值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810881112.0A CN109241845A (zh) | 2018-08-04 | 2018-08-04 | 人群异常行为检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810881112.0A CN109241845A (zh) | 2018-08-04 | 2018-08-04 | 人群异常行为检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109241845A true CN109241845A (zh) | 2019-01-18 |
Family
ID=65070503
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810881112.0A Pending CN109241845A (zh) | 2018-08-04 | 2018-08-04 | 人群异常行为检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109241845A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110941893A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-03-31 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种人群模拟中基于目标线的行进目标到达判定方法 |
| CN113192221A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-07-30 | 广州朗国电子科技有限公司 | 一种智能电子班牌 |
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2018
- 2018-08-04 CN CN201810881112.0A patent/CN109241845A/zh active Pending
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|---|---|---|---|---|
| CN110941893A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-03-31 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种人群模拟中基于目标线的行进目标到达判定方法 |
| CN113192221A (zh) * | 2021-03-12 | 2021-07-30 | 广州朗国电子科技有限公司 | 一种智能电子班牌 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190118 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |