应用计算机视觉的监控图像异常行为识别算法

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