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该文件包含MATLAB程序，用于识别视频中的人体异常行为。

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简介：
本系统涵盖了人体异常行为检测领域的若干资源，总计包含十二个文件。其中，MATLAB代码文件有九个，用于实现相关功能；视频源文件夹包含一个，内部存放着四个视频素材；此外，还提供了指导视频一份，以及一份详细的说明文档，用户只需打开Main_Test.fig文件并进行点击运行，即可轻松上手使用。

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  • 人体异常行为识别的MATLAB视频分析工具.zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB的人体异常行为识别系统开发工具包，内含视频处理与分析代码、示例数据及详细文档，适用于科研与教学。 本系统为人体异常行为检测系统。该文件夹下共包含12个文件，其中包括9个matlab代码文件、一个视频源文件夹（内含4个视频）、一个指导视频和一份说明文档。使用时只需打开Main_Test.fig文件并点击运行即可开始使用。
     
  • 人体异常行为识别的MATLAB视频分析工具.zip
    优质
    本资源为一套用于检测和分类人体异常行为的MATLAB工具包，包含视频处理与机器学习算法，适用于安防监控及智能交通等领域研究。 Matlab人体异常行为检测可以识别商城中的小偷及其它可疑人员。
     
  • 基于MATLAB的视频中人体异常行为检测与识别（含GUI界面操作）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套包含图形用户界面的系统，专门用于检测和识别视频中的异常人类行为。 本系统为人体异常行为检测系统，基于MATLAB开发，并结合视频处理技术实现人体异常行为的识别与检测，同时配有GUI界面操作功能。该文件夹内包含12个文件：9个MATLAB代码文件、一个包含4个视频的源文件夹以及一份指导视频和说明文档。使用时只需打开Main_Test.fig文件并点击运行即可开始使用系统。
     
  • 人体异常行为识别的MATLAB视频预警检测系统
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的人体异常行为识别视频预警系统，旨在通过智能分析技术预防安全隐患，提升公共安全水平。 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、腐蚀与膨胀等方法来为后续的目标跟踪和检测做准备。 为了克服实际操作中的问题，本段落采用帧差法和ViBe算法。其中，帧差法通过比较当前帧与其他帧的变化以及背景模型的差异，并根据设定阈值判断视频序列中是否存在运动特性；而ViBe算法则是一种用于创建背景模型的方法，该方法利用邻域像素来生成背景模型并对比输入图像中的前景像素以确定目标跟踪。 在人体行为识别部分，通过分析运动目标的最小长宽比以及连续帧间的加速度等参数判断是否出现异常行为。一旦检测到诸如摔倒或快速奔跑这样的异常情况，则系统会进行实时监测和响应。
     
  • 人体异常行为检测识别的MATLAB视频GUI工具.zip
    优质
    本资源提供了一款基于MATLAB开发的人体异常行为检测与识别图形用户界面（GUI）工具包。通过视频输入分析，该工具能够自动识别并标记潜在的不正常行为模式，适用于安全监控、医疗护理等多个领域。 工作项目、毕业设计及课程设计的源码均已通过助教老师的测试并确认无误，欢迎下载。下载后请首先查看README.md文件（如有）。
     
  • 基于MATLAB的GUI视频人体异常行为检测识别源码.zip
    优质
    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。
     
  • 人体异常行为识别预警的MATLAB视频分析工具.zip
    优质
    本资源提供了一种基于MATLAB开发的人体异常行为识别与预警系统，通过视频分析技术自动检测并预警潜在的风险行为，保障公共安全。 人体行为异常监控系统主要针对老年人群体设计。该系统在固定摄像头的情况下自动检测人的运动轨迹，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。数字图像预处理部分采用了图像二值化、腐蚀和膨胀等方法为后续的人体目标跟踪和检测做准备。此外，还使用了帧差法和ViBe算法来提高系统的准确性和效率。
     
  • 人体行为异常识别-MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的人体行为异常检测算法代码，适用于视频监控、安全防范等领域。通过分析人体动作模式，有效识别异常行为，保障公共安全。 本段落设计了一款专为老年人群体使用的人体行为异常监控系统，在摄像头固定的情况下，该系统能够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出现异常行为。在数字图像预处理阶段采用了图像二值化、腐蚀和膨胀等方法来准备目标跟踪和检测所需的数据。 为了克服实际操作中的问题，本设计结合了帧差法和ViBe算法：帧差法则通过分析当前帧与背景之间的差异以及视频序列的运动特性来进行判断；而ViBe算法则是一种背景建模技术，它利用邻域像素创建背景模型，并对比该模型与输入图像来检测前景目标。在人体行为识别过程中，系统依据运动目标最小长宽比和连续帧间的加速度变化来确定是否存在异常行为。 当监测到如摔倒或快速奔跑等异常情况时，系统能够实时进行响应并作出相应的判断。
     
  • 【毕业设计】利用MATLAB进行视频中的人体异常行为检测与识别（含GUI和论文）.zip
    优质
    本资源包含一个基于MATLAB开发的系统，用于检测和识别视频中的异常人体行为。该系统配备了图形用户界面(GUI)以增强用户体验，并附有详细的项目报告，阐述了设计思路、实现方法及实验结果分析。适合毕业设计参考与学习。 本段落介绍了一款专为老年人设计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图像二值化、腐蚀及膨胀等方法来准备用于跟踪和检测目标的条件。 为了应对实际操作中的挑战，该系统采用帧差法和ViBe算法。帧差法则通过比较当前帧与背景模型之间的差异，并根据阈值判断是否存在运动物体，同时分析视频序列中对象的移动特性；而ViBe算法是一种背景建模技术，它利用邻域像素创建背景模型并对比输入像素以检测前景目标。 在人体行为识别方面，系统依据连续帧间的目标最小长宽比和加速度来判定是否发生了异常的人体活动。