基于运动检测的多车辆跟踪方法研究

针对交通监控场景中多目标粘连造成跟踪上的困难和前后两帧车辆关联困难,提出了区域运动相似性分割方法和相似度关联矩阵的解决方案;在运动目标检测过程中, 首先使用背景差分法提取运动区域,经过消除缺口、空洞和分离等处理,在运动区域所在范围内进行块匹配搜索和局部光流计算区域运动矢量,然后使用模糊聚类方法对运动矢量区域融合,完整的分割出粘连运动目标;在目标跟踪部分,目标跟踪建立在目标关联的基础上,提出建立连续两帧目标间距离和局部二元模式相似度关联矩阵的方法进行运动目标标定,从而实现多目标关联;使用公共视频库的图像序列进行测试,所提算法都能实现连续的跟踪和准确的运动目标分割,且处理速度快,表明了算法具有鲁棒性和适用性。     

基于流形学习的视频异常行为检测算法

随着日益突出的公共安全问题和迅速增长的视频数据流量,智能化的视频监控异常行 为检测成为计算机视觉方向的研究热点。由于监督学习下的异常行为检测训练效果易受视频 监控数据集分布不平衡影响,本文采用无监督学习方法得到具有时空间分辨率的异常行为检 测效果。提出基于多流形谱聚类的异常行为检测方法,利用图像特征点列构建时序信息特征 ,利用流形学习构建空间信息特征,最终利用谱聚类方法无监督地得到视频异常行为检测结 果。在UCSD数据集上进行实验验证,本文方法具有较好的检测性能和计算速度。