[發明專利]視頻監控場景中的交互行為檢測方法

在審

• 申請號: 201410114034.3
• 申請日: 2014-03-25
• 公開（公告）號: CN103839086A
• 公開（公告）日: 2014-06-04
• 發明（設計）人: 樊亞文;鄭世寶;吳雙
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06T7/20
• 代理公司: 上海交達專利事務所 31201
• 代理人: 王毓理;王錫麟

1.一種視頻監控場景中的交互行為檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)利用TV-L¹，即全變差‐L¹范式光流算法計算視頻序列中相鄰幀之間的光流特征，并對光流進行幅度去噪；

2)對去噪后的光流特征進行位置和方向的量化，將視頻序列表示成詞袋模式；

3)利用分層狄利克雷過程模型對視頻文檔建模，使得每一個視頻文檔d_t都有一個與之相關的原子行為分布G_t表示；

4)將原子行為的動態變化表示成多變量點過程；

5)對多變量點過程進行非參格蘭杰因果分析；

6)根據格蘭杰因果關系獲得因果有向圖，檢測局部以及全局交互行為。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟2具體包括；

2.1)構建視覺詞典：由于每個運動像素都包含位置和方向兩個特征，為了對位置進行量化，將整個視頻場景分割成M×N的網格，每個網格單元大小H×H，一般的H=5或者H=10；然后運動方向均勻量化為L個，一般的L=8或者L=4，從而構建出一個規模為N_v=M×N×L的視覺詞典每個光流特征根據其所在的位置和方向映射成一個視覺單詞v_f；

2.2)構建視頻文檔：將視頻序列分割成時長dt的不重疊的D個視頻片段，累積每個視頻片段內包含的視覺單詞，構建成對應的視頻文檔d_t。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的原子行為分布G_t為全局原子行為G₀的一個子集，隨時間動態變化；G_t|α,G₀～DP(α,G₀),其中α表示HDP模型的集中參數；DP表示狄利克雷過程。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟4具體包括；

4.1)挑選K個主要原子行為：由于HDP模型的學習過程中，每一個觀測到的底層視覺單詞都會分配一個原子行為ID，因此統計每個原子行為包含的視覺單詞數，對所有的原子行為進行降序排序，挑選前K個作為主要原子行為；

4.2)構建多變量點過程：統計主要原子行為在dt時間內發生的次數，并統計其平均強度；

4.3)根據平均強度構建出多變量點過程N_i(t)=M_i(t)-λ_idt，該多變量點過程N_i(t)是零均值、廣義平穩、混合有序過程，對應K個主要原子行為將構建成一個K維的多變量點過程。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述的平均強度為：E{dM_i(t)}/dt=λ_i，其中：dM_i(t)=M_i(t+dt)-M_i(t),dt表示時間分辨率；M_i(t)表示在時間間隔(0,t]內原子行為發生的次數。