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基于MATLAB的异常行为检测体系

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 人体异常行为检测-MATLAB代码.zip
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    本资源包含使用MATLAB编写的用于识别和分析人体异常行为的数据集及算法代码，适用于科研与教学。 MATLAB人体异常行为检测功能强大，能够识别包括摔倒、慢跑、行走、站立以及伸展运动等多种行为模式，并且配备了图形用户界面（GUI）。对于初学者来说，在学习过程中请保持耐心。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的人体异常行为检测案例[含GUI界面].zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB开发的人体异常行为检测系统案例，包含图形用户界面（GUI）设计。通过视频分析技术识别并标记可能的异常活动模式，适用于安全监控、医疗保健等领域研究与应用。 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进行行走、站立、摔倒等行为判别，并具备预警功能。此外，系统还配备了GUI可视化界面，需要进一步拓展其功能。
     
  • 利用Matlab进行异常行为检测
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    本研究基于Matlab平台，采用机器学习算法识别并分析视频数据中的异常行为模式，提升安全监控系统的智能化水平。 该课题研究基于Matlab的异常行为检测技术。例如，在我国农村地区，许多空巢老人的孩子常年在外打工。当前的监控系统是被动式的，只能查看或回放录像而无法对其中的信息进行判断和预警。本课题旨在利用Matlab分析监控画面中的人体行为，并对其进行监测与判别。一旦发现异常行为（如快速奔跑、缓慢行走或跌倒等），能够及时发出警报，以预防潜在事故的发生。这属于一种主动式监控设计，具备人机交互界面，需要有一定编程基础的人员进行学习和操作。
     
  • 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界面人体行为异常检测与识别（论wen）
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    本文探讨了利用MATLAB开发图形用户界面(GUI)进行人体行为的异常检测和识别的方法和技术。通过结合机器学习算法，提出了一种有效的系统来自动分析视频数据中的不寻常活动模式，旨在提升公共安全和监控系统的效能。 该课题是基于Matlab的异常姿势识别系统，能够识别视频中的异常行为，如跌倒、打架以及伸长手臂等，并进行提示。