【摘 要】
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针对重点人员动作类型复杂、干扰多、识别难度大等问题，提出一套异常行为检测系统与方法。搭建集行为数据采集、上传、处理和识别等功能于一体的硬件和软件拓扑系统，并利用卡尔曼滤波器和牛顿迭代算法等对数据进行处理和优化；在获取人员行为轨迹数据的基础上，把时间、空间、上下文信息与个体行为相关联，实现个体异常行为和多人异常行为的识别；基于传感器加速度和角速度特征值，选取SVM分类算法，实现暴力动作和非暴力动作的
【基金项目】
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十三五国家重点研发计划“公共安全风险防控与应急技术装备”重点专项“重要场所安全保卫关键技术研究”的“暴狱、脱逃行为检测技术与应用示范”课题（2016YFC0800405）；
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针对重点人员动作类型复杂、干扰多、识别难度大等问题，提出一套异常行为检测系统与方法。搭建集行为数据采集、上传、处理和识别等功能于一体的硬件和软件拓扑系统，并利用卡尔曼滤波器和牛顿迭代算法等对数据进行处理和优化；在获取人员行为轨迹数据的基础上，把时间、空间、上下文信息与个体行为相关联，实现个体异常行为和多人异常行为的识别；基于传感器加速度和角速度特征值，选取SVM分类算法，实现暴力动作和非暴力动作的分类。实验结果表明，所提系统与方法能够实时准确地检测出人员闯入、脱管、滞留、异常接触和暴力动作等异常行为。
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