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连续采集多帧视频图像,利用帧间滤波法建立背景图像,并通过改进背景差分算法尽可能地提取完整的目标轮廓,并用链表法表示轮廓特征。提取目标轮廓的HOG特征,通过SVM分类器进行分类,研究分析不同的人体异常行为。该方法可以有效识别出快速移动、弯腰行走、跌倒、跳跃、长时间停留等异常行为。
基于视频图像处理的实验室异常行为检测
【摘 要】
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连续采集多帧视频图像,利用帧间滤波法建立背景图像,并通过改进背景差分算法尽可能地提取完整的目标轮廓,并用链表法表示轮廓特征。提取目标轮廓的HOG特征,通过SVM分类器进行分类,研究分析不同的人体异常行为。该方法可以有效识别出快速移动、弯腰行走、跌倒、跳跃、长时间停留等异常行为。
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院
【出 处】
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实验技术与管理
【发表日期】
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2018年11期
【基金项目】
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江苏省教育科学“十二五”规划重点课题(B-b/2015/01/032),中国矿业大学“十三五”品牌专业建设项目(电子信息工程)(24180017),中国矿业大学教育教学改革与建设课题(2017YB12)
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