10.3969/j.issn.2095-2163.2023.10.012
基于运动历史图像的异常行为识别算法研究
针对日益突出的安全监护问题,本文建立了一个能够较好地识别和预测人体摔倒等异常行为的算法模型.首先,通过人体动作实验分析人体基本的动作特征,运用背景减和混合高斯背景提取算法分别求解人体静态和动态前景,获得人体运动历史图像,运用运动历史图像进行运动分割,并通过Sobel算子求梯度判定人体运动方向,结合运动角度将得到的特征与训练出的动作库里的动作进行特征匹配,进而判断人体行为是否异常.通过这种方法构建的视频监控系统兼具实时性和智能性,可以为视频监控系统的开发提供理论依据.
安全监护、异常行为、前景、运动历史图像、特征匹配
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X924.3(安全管理（劳动保护管理）)
武昌工学院科研项目;国家自然科学基金;四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目
2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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