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基于视频监控的室内场所异常检测

基于视频监控的室内场所异常检测

作者：刘舒婷大连交通大学

学位级别：硕士

近年来伴随计算机视觉技术的发展,视频监控开始向智能化方向发展。基于视频监控的异常检测作为智能视频监控的重要组成部分,具有广泛的应用空间。本文针对室内场所,运用目标检测等算法实现对监控视频的实时异常检测。本文的主要工作如下... 详细信息

近年来伴随计算机视觉技术的发展,视频监控开始向智能化方向发展。基于视频监控的异常检测作为智能视频监控的重要组成部分,具有广泛的应用空间。本文针对室内场所,运用目标检测等算法实现对监控视频的实时异常检测。本文的主要工作如下:1.提出了 DenseOLO目标检测模型,对YOLOv2模型进行了三个方面的改进:利用稠密网络中特征融合方式改进网络结构;使用K-means++对目标框进行聚类改进网络参数;利用迁移学习的方式对网络进行训练。实验结果表明DenseOLO正确率达到了 93.66%,相比YOLO v2提高了 7.06%;同时DenseOLO还降低了小目标检测中的漏检率。2.针对人、宠物及贵重物品这几种常见的监控目标,利用DenseOLO对目标的状态进行异常检测,并分别使用一般场景、光照强、光照弱、目标被遮挡、目标较小等不利条件下拍摄的监控视频进行测试,区域入侵检测、物品移动/移出检测及人流量监控三种特定目标异常检测功能分别达到92.73%、90.07%、91.58%的平均正确率。3.针对独居老人的跌倒行为,提出了基于Openpose人体关键点检测的动态检测算法,即通过计算人体质心及头部下降速率与上半身高度的比例判断是否发生跌倒。针对公共场所的打架行为,提出了以DenseOLO作为特征提取器、SVM作为分类器的检测算法。实验结果表明,在具有较多遮挡的情况下,跌倒行为检测和打架行为检测分别达到88.57%和83.81%的平均正确率。

关键词：室内场所视频监控异常检测目标检测 DenseYOLO

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公共室内场所人数统计研究

公共室内场所人数统计研究

作者：周金芝淮北师范大学

学位级别：硕士

当今社会,计算机技术快速发展,计算能力得到了很大程度的提高,使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域中最热门的课题之一。作为计算机视觉领域的一个典型应用,公共室内场所人数统计在人流量商业数据统计分析、公共安全等... 详细信息

当今社会,计算机技术快速发展,计算能力得到了很大程度的提高,使得利用计算机实现人类的视觉功能成为目前计算机领域中最热门的课题之一。作为计算机视觉领域的一个典型应用,公共室内场所人数统计在人流量商业数据统计分析、公共安全等许多方面有着重要的应用价值,它实际上主要涉及到该领域的行人检测和跟踪两大研究热点问题。然而对公共室内场所人数统计的研究却刚刚起步,现有的统计方法在实时性、准确性方面都有待提高。因此,本文重点在于研究设计出一种满足实时性和精确度的行人检测、跟踪算法,进而提高公共室内场所人数统计方法的实时性、准确性,具体围绕以下工作展开:1、研究常用的行人检测算法并在此基础上进行算法的改进。本文对常用的行人检测算法进行了研究,并提出了基于HOG特征和运动信息的行人检测算法,将目标的静态特征和运动信息结合起来,可满足行人检测算法实时性和精确度的要求。2、研究常用的行人跟踪算法并提出新的跟踪算法。本文对Kalman滤波、粒子滤波等一些常用的行人跟踪算法进行了研究,并研究了多目标跟踪数据融合算法,提出了一种基于区域的多特征匹配跟踪算法,并针对复杂场景下多人体跟踪中的遮挡、静止目标等问题给出了相应的解决方案。3、设计开发人数统计原型系统在上述研究的基础上,以Microsoft Visual Studio 2005为开发工具,使用C++语言作为开发语言,我们设计开发了公共室内场所人数统计系统。通过分析处理实时场景视频,该系统可对公共室内场所的行人进行有效的检测、跟踪和进行人数统计,并最终存储结果到本地数据库,为进一步进行分析处理提供数据。实验结果表明了本文所提出的行人检测、跟踪计数方法的准确性、有效性。

关键词：公共室内场所行人检测行人跟踪人数统计

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警用无人机在室内场所中的应用战术研究

山西警察学院学报 2022年第4期30卷 84-89页

作者：赵阳侯延昶中国刑事警察学院辽宁沈阳110035 中国刑事警察学院警训部警务战术教研室辽宁沈阳110035

当前,随着无人机技术的不断发展,无人机在警务活动中的作用愈显突出,警员在室外场所中对无人机的应用也更加熟练,但是在室内场所中警员对无人机的应用尚不成熟且缺乏战术指导。在坚持无人机使用原则的基础上,分析警务活动中室内场所的... 详细信息

当前,随着无人机技术的不断发展,无人机在警务活动中的作用愈显突出,警员在室外场所中对无人机的应用也更加熟练,但是在室内场所中警员对无人机的应用尚不成熟且缺乏战术指导。在坚持无人机使用原则的基础上,分析警务活动中室内场所的隐蔽性和复杂性,充分发挥无人机机动灵活、适应性强、噪声小等优势,研究无人机在室内场所中针对不同警务活动的立体取证、追踪监视、震慑分化、辅助打击、险情处置战术,为警员在室内场所中使用无人机提供理论指导。

关键词：警用无人机室内场所立体取证追踪监视

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光对室内环境的影响及场所应用

大众文艺 2016年第22期 75-76页

作者：胡笳合肥工业大学建筑与艺术学院

光在人们的生活当中无处不在,人的生活也离不开光照,越来越多的科学研究开始指向研究光学。但是光对人们的生活具体有哪些影响,本文主要分析了光在室内环境当中的具体影响和不同室内场所的具体应用与影响。

关键词：光颜色室内场所

基于Dense_YOLO的室内目标异常检测

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大连交通大学学报 2019年第3期40卷 102-107页

作者：贾世杰胡斯平杨明珠刘舒婷大连交通大学电气信息工程学院

针对室内场所,运用目标检测等算法实现对监控视频的实时异常检测.为提高检测效果,对YOLOv2模型进行了三个方面的改进:利用稠密网络中特征融合方式改进网络结构;使用K-means++对目标框进行聚类改进网络参数;利用迁移学习的方式对网络进... 详细信息

针对室内场所,运用目标检测等算法实现对监控视频的实时异常检测.为提高检测效果,对YOLOv2模型进行了三个方面的改进:利用稠密网络中特征融合方式改进网络结构;使用K-means++对目标框进行聚类改进网络参数;利用迁移学习的方式对网络进行训练;改进最终得到Dense_YOLO目标检测模型.实验结果表明Dense_YOLO正确率达到了93.66%,相比YOLOv2提高了7.06%.针对人、宠物、贵重物品这几种常见的监控目标,利用Dense_YOLO对目标状态进行异常检测,并分别在一般场景、光照强、光照弱、目标被遮挡、目标较小等不利条件下进行测试,区域入侵检测、物品移动/移出检测两种特定目标异常检测功能分别到达92.73%、90.07%的平均正确率.

关键词：室内场所视频监控异常检测目标检测 Dense_YOLO

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