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AbnormalBehaviorDetection-master_RNN_keras_基于监控视频的行为异常检测

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简介：
本项目采用RNN模型和Keras框架，致力于通过分析监控视频来识别行为异常，提升公共安全与隐私保护技术的应用水平。 基于光流特征的监控视频异常行为检测方法利用了CNN与RNN，并在UCSD数据库上进行了实现。此项目使用Keras框架及Python 3.6编程语言完成。

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  • AbnormalBehaviorDetection-master_RNN_keras_基于监控视频的行为异常检测
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    本项目采用RNN模型和Keras框架，致力于通过分析监控视频来识别行为异常，提升公共安全与隐私保护技术的应用水平。 基于光流特征的监控视频异常行为检测方法利用了CNN与RNN，并在UCSD数据库上进行了实现。此项目使用Keras框架及Python 3.6编程语言完成。
     
  • 基于视频的异常人体行为检测-MATLAB代码.zip
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    本资源包含基于视频的人体异常行为检测MATLAB代码，适用于智能监控系统中识别不寻常的行为模式。 课题背景：我国空巢老人数量众多，如果在监控系统内置算法识别异常行为（如老人摔伤、跌倒或被抢劫），并通过报警通知远程人员，则可以有效防止危险发生。本研究旨在利用MATLAB进行基于视频的人体异常行为检测，以提升对老年人的安全保障水平。
     
  • 基于MATLAB的GUI视频人体异常行为检测源码.zip
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    本资源提供基于MATLAB开发的人体异常行为检测系统GUI源代码，通过视频分析识别异常行为，适用于安全监控和智能安防领域研究。 基于MATLAB的视频人体异常行为检测识别（GUI）源码 此项目适用于毕业设计、课程设计或相关项目的开发需求。所有提供的代码均经过助教老师的测试并确认可以正常运行，欢迎下载交流。 请在下载后首先查看README.md文件（如果有）。某些链接可能需要特殊方式访问，请注意处理。
     
  • 视频监控中的跌倒行为检测
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    本研究聚焦于通过视频分析技术实现对跌倒行为的有效识别与响应，旨在提高公共及私人空间的安全监测水平。 监控视频中的异常行为检测是计算机视觉研究领域的重要课题。人体跌倒作为一种常见的异常行为，在老龄化社会中对老年人的生命安全具有重要意义。本段落提出了一种结合三帧差法和更新运动历史图像的方法来获取运动前景，并通过膨胀形态学操作与中值滤波处理，消除前景噪声。我们利用矩形包围框标记感兴趣的区域，并分析其形状变化。最终，算法采用宽高比、人体Hu矩特征、轮廓离心率以及轴线角等多种特性进行跌倒行为的识别，并对检测到的行为实时发出警报。实验结果显示，在固定背景下的监控视频中，该方法能够准确且稳定地识别单人跌倒异常行为。
     
  • 基于视频的人体异常行为检测（含MATLAB GUI及论文）.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB开发图形用户界面(GUI)来检测视频中人体异常行为的方法，并附有相关研究论文。适合研究人员和开发者学习参考。 本段落设计了一款针对老年人的人体行为异常监控系统，在摄像头固定的情况下自动检测人体运动轨迹，并与预先设定的行为库进行匹配以判断是否存在异常行为。在数字图像预处理阶段，采用了包括图像二值化、腐蚀与膨胀等方法为后续的目标跟踪和检测做准备。 为了应对实际操作中的问题，本系统结合了帧差法和ViBe算法。帧差法则通过比较当前帧与背景之间的差异来识别运动目标，并根据设定的阈值判断其是否属于异常行为；而ViBe算法则是一种用于建立背景模型的方法，它利用邻域像素创建背景模型并对比输入图像中的前景像素以检测视频中的目标。 在人体行为识别方面，系统通过分析运动物体的最小长宽比和连续帧之间的加速度来判断是否存在异常的人体活动。当监测到诸如摔倒或快速奔跑等异常行为时，该系统会实时发出警报进行监控。
     
  • 基于MATLAB的GUI视频人体异常行为检测识别源码.zip
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    本资源提供了一个利用MATLAB开发的人体异常行为检测系统图形用户界面(GUI)源代码，用于分析和识别视频中的人类不寻常活动。 基于MATLAB的视频人体异常行为检测识别（GUI）源码适用于毕业设计、课程设计及项目开发。所有提供的代码均经过助教老师测试并确认可以正常运行，欢迎下载交流。 下载后请首先查看README.md文件（如有），部分链接可能需要特殊方式访问。
     
  • 基于MATLAB的异常行为检测体系
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的异常行为检测系统，结合机器学习算法自动识别并分析视频中的不寻常活动模式，提升安全监控效率。 该课题是基于MATLAB的异常行为检测系统，能够框定运动目标并识别一些特定的行为，例如行走、站立和摔倒等，并提供预警功能。此外，它还具备GUI可视化界面，并需要进行进一步拓展。
     
  • 基于OpenCV的Python异常行为检测系统
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    本项目构建了一个利用Python与OpenCV库开发的异常行为检测系统，旨在通过计算机视觉技术识别视频流中的不寻常活动。该系统适用于安全监控、智能交通等领域，提高了公共及私人空间的安全性与智能化水平。 在基于Python和OpenCV的异常行为检测系统中，当监控到人体跌倒时，最直观的特征是人体轮廓发生变化并且重心下降。根据常用的几何特征方法，如果仅比较运动目标的长和高，则会因为目标远离或靠近摄像头而导致这些值变化，但它们的比例不会改变。参考相关研究的方法，通过监测运动人体质心的变化率以及外接矩形框长宽比的变化来进行跌倒行为检测。 具体判断标准如下： 1）计算运动人体外接矩形的长高比 P = Height / Width 。当人体发生跌倒时，目标的外接矩形会发生显著变化，特别是其长高比会有所改变。