[發明專利]一種基于目標軌跡的異常行為分析方法

有效

• 申請號: 202110348437.4
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113011367B
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 朱靜;林靜旖;何偉聰;潘梓沛;毛俊彥;林謙睿;尹邦政;黃雅楠;涂宏宇;柯文婉
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V20/40;G06V10/46;G06V10/762;G06N20/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

1.一種基于目標軌跡的異常行為分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

運動目標跟蹤：將視頻輸入系統，系統對視頻進行目標檢測，并對視頻中目標通過自適應特征提取圖像，再通過跟蹤算法計算提取每幀圖像的估計位置，并通過估計位置獲取目標在每幀圖像中的最終位置，得到視頻序列中運動目標在在每幀圖像中的位置，進而得到目標運動軌跡；

路徑提取：對目標運動軌跡采用多項式擬合方法進行預處理，并采用聚類算法進行聚類，將聚類后得到的數據進行建模，提取得到場景路徑；

行為分析：通過提取輸入視頻中目標的運動模式與正常行為模型進行匹配，根據匹配情況得到行為分析結果，對異常行為進行分析識別；所述通過輸入待判定的運動模式與正常行為模型進行匹配，具體為：通過訓練學習，提取目標的代表性行為模式及場景路徑，再通過待判定的運動模式和正常行為模式比較判斷目標行為是否異常，進而進行正常行為和異常行為的分類；

所述異常行為包含徘徊、異常停止和逆行行為，具體如下：

所述的異常停止行為的識別：

異常停止是指目標違反準則的停止，根據前后連續n幀圖像序列中目標的位移來判斷；若目標在n幀連續圖像中位移由突然變小至沒有明顯的變化則認為目標有異常停止行為，公式如下：

其中，s_t表示目標經過相鄰幀圖像時所移動的距離，i＝1,2,...,n；d表示目標經過相鄰幀圖像所移動的距離差的均值；

設定T作為判斷目標停止的閾值，若d≤T，判斷目標異常停止，反之則為正常；

所述的逆行行為的識別：

首先提取目標的代表性行為模式及場景路徑，對場景正常軌跡進行方向的判斷，得到路徑方向，并標記此路徑方向為正方向，計算目標在第t+1幀時的位置偏離在第t幀時的角度計算公式如下：

根據相鄰幀間的偏角度判定待檢測軌跡的方向，再與路徑方向進行比較判斷，若相反標記目標逆行，反之則正常；

徘徊行為的識別：

軌跡的震蕩特性是指軌跡在空間上的反復運動；

軌跡的運動限制在較窄范圍的特點定義為窄幅振蕩性:軌跡每次反復運動都穿越設定直線兩側區域的特點定義為振蕩軸對稱性；

若振蕩軌跡，對x軸滿足對稱性，且在y軸方向滿足窄幅振蕩性，或者，對y軸滿足對稱性，且在x軸方向滿足窄幅振蕩性，則稱該軌跡為律倒軌跡，稱觀測目標產生了徘徊行為。

2.根據權利要求1所述的一種基于目標軌跡的異常行為分析方法，其特征在于，所述目標檢測采用背景減除法。

3.根據權利要求2所述的一種基于目標軌跡的異常行為分析方法，其特征在于，所述目標跟蹤，具體為：通過自適應特征提取圖像，通過Mean?Shift跟蹤算法計算提取每幀圖像的估計位置，并以估計位置的平均值作為目標在每幀圖像中的最終位置。

4.根據權利要求1所述的一種基于目標軌跡的異常行為分析方法，其特征在于，所述目標運動軌跡根據目標跟蹤的帶視頻序列中目標在每幀圖像中的位置通過以下矢量序列來表示：

F＝{f₁,…,f_t,…,f_T}

f_T＝[x_t,y_t,u_t,v_t]^T

其中，目標在每一幀的最終位置為(x,y)，及在每一幀的速度(u,v)，f_T表示在t時刻目標位置(x,y)和速度(u,v)的描述參數。

5.根據權利要求1所述的一種基于目標軌跡的異常行為分析方法，其特征在于，所述預處理，具體為：對目標運動軌跡采用最小乘法多項式擬合方法進行預處理；在視頻圖像序列中，目標的運動軌跡用關于時間的函數來描述，并且能利用目標在一段時間內的圖像幀中出現的位置坐標建立一個多項式函數去逼近目標的運動軌跡，然后使用最小二乘法，在最小方差估計的框架中求出目標位置的預測值。