文 献 综 述

1 课题的研究意义和应用价值

随着人们对社会公共安全问题的逐渐重视,越来越多的视频监控系统运用到了各种公共场合。但是，目前的视频监控系统基本属于”只记录不判断”，判断及报警往往依赖于人工。随着监控系统规模的不断扩大，视频数据快速增长，如何从海量的监控视频中获取有用的信息越来越困难。因此，视频的自动实时检测和分析，对于节省人力物力和真正发挥视频监控的效能,具有重要意义，而人的异常行为的识别和判断是其中一项重要的研究内容。

我国已经逐步进入人口老龄化阶段，越来越多的老人在子女无法切身照顾的情况下住进敬老院。基于视频自动检测老人行为及报警装置是十分节约和高效的监控设备，它可在护理人员较少的情况下帮助院方了解老年人是否发生危险。

本课题设计到人体目标检测和运动行为识别。运动行为包含人体摔倒，人体长时间不动两类。如发生这两种情况，设置系统报警，护理人员将前来帮助或检查，避免危险的发生和扩大。

2 国内外研究现状

人体运动异常行为分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一，其核心是利用图象处理、图象分析、计算机视觉等技术从图象序列中检测、识别、跟踪行人并对其行为进行理解与描述，进而找到发现异常行为，并发出相应的警报。

智能视频分析技术(Video Analytics)综合了多学科的研究成果。主要包括图像处理、跟踪技术、模式识别、软件工程，数字信号处理(DSP)等领域。该课题的大量研究始于2001年的”911”事件，许多科研机构纷纷加入，之后在2005年达到了高潮。早在1997年，美国国防高级研究项目署(DARPA)就设立了视觉监控项目VSAM，主要目标是把自动视频理解技术应用于实际，并用多种摄像头和传感器建立一个通用的系统用于在杂乱的环境中自动监控人和车辆，如城市，战场等。而美国许多大学也相继对该领域进行研究，如美国西北大学ivpl实验室从数字视频流中取出有用的语义用于智能和远程监控系统中，宾夕法尼亚州立大学LPAC实验室在视频场景理解，目标跟踪、分割和检测方面也做了不少研究，等等。国内研究滞后于国际3到5年，到05年左右才开始出现相关的研究，其中国防科技大学，中国科技大学，中科院自动化院与计算机院属于起步较早的。随后大批科研机构纷纷涌入这一新兴领域，使得该技术迅速发展。