基于空间虚拟墙的行人越界异常行为自动识别

提出了基于空间虚拟墙的行人越界异常行为自动识 别方法。基于人头刚体不变性及其个体类Haar特征的差异性,融合级联分类器与粒子滤波动 态跟 踪链,实现视频场景下的人头 目标跟踪与定位。进而基于人体身高不变性,建立基于行人头顶的三维平面方程及 其视频监控场景下的空间虚拟墙, 从而将行人跨越二维场景警戒线问题,转化为行人穿越三维空间虚拟警戒墙,实现行人是否 越界的有效判断。通过在不同视 频场景的实验验证与对比,结果表明,所提方法有效、可行,无需特定的硬件支持以及场景 条件约束。