Advertisement

基于视频的异常人体行为检测-MATLAB代码.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于视频的异常人体行为检测-MATLAB代码.zip
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 人体异常行为检测-MATLAB代码.zip
    优质
    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。
     
  • 基于视频的人体异常行为检测（含MATLAB GUI及论文）.zip
    优质
    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。
     
  • 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）。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的异常行为检测体系
    优质
    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。