应用计算机视觉的监控图像异常行为识别算法

郭祥葛

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (03) : 682-688. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.03.029

应用计算机视觉的监控图像异常行为识别算法

  • 郭祥葛
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摘要

针对监控视频识别突发事件效率低,导致识别系统无法及时检测并响应突发事件,增加潜在危险的问题,提出应用计算机视觉的监控图像异常行为识别算法。以监控图像的初始背景为基础,利用差分运算获取背景与监控图像差分后的差分图像,并利用背景减除法对组合排序后的新监控图像实施二值化处理,完成目标区域识别;然后利用矩形遍历目标区域,采集目标区域的有效运动块,提取运动块的特征向量,完成监控图像异常行为特征提取;最后通过库恩塔克条件,完成监控图像异常行为识别。实验结果表明,所提方法的异常行为识别时间在1.0 s以内,识别准确率保持在94%以上,可准确识别监控图像异常行为,有效提高识别效率与识别率。

关键词

计算机视觉 / 背景模型 / 特征提取 / 径向基核函数 / LSSVM模型

中图分类号

TP391.41

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郭祥葛. 应用计算机视觉的监控图像异常行为识别算法. 吉林大学学报(信息科学版). 2025, 43(03): 682-688 https://doi.org/10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.03.029

基金

基于AI应用的配电房智能运维关键技术研究基金资助项目(090000KK52222051)

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