随着社会对视频监控需求量的不断增长,面对海量的数据信息,智能监控系统的研究也显得日益重要.其中运动目标检测是智能监控的基础,异常行为识别是智能监控的目的。

而聚众行为的识别是异常行为识别的一个重点和难点,因此本文主要对运动目标检测算法和聚众行为识别算法进行研究,并将所改进的算法应用于智能监控系统。

本文主要工作包括:

(1)对异常行为识别的基本流程进行了介绍,包括视频图像预处理,运动目标的检测,跟踪,行为识别等,分别介绍了各个环节的主流算法和分类,为后续工作奠定了坚实的理论基础.

(2)结合运动目标检测中常用的背景差法和帧差法的优缺点,提出了一种改进的适应光照变化的运动目标检测算法,克服了背景差法对光照变化敏感和帧差法检测结果出现大量空洞的现象。

实验证明本算法在有光照变化和无光照变化的情况下检测效果均良好.

(3)从能量和图像信息熵的角度提出了一种聚众行为识别算法.能量可以表示图像中运动目标的多少,人数越多,能量越大;熵可以表示运动目标的聚集程度。

此算法思路简单,算法复杂度低,同时实验效果良好,实时性较强,可以应用于实时智能监控系统.

(4)在本文算法的基础上,以PC机和USB摄像头为硬件设备,在matlab环境下设计了一个实验版的智能监控系统,实现了聚众行为检测和报警。

聚众监测识别系统，主要解决的问题：

第一、是对聚众斗殴的事件，实现实时报警，对现场人员进行警告驱散。

第二、是通知周围的治安管理人员前来处置群众的问题。

第三、提高社会治安效率，提升群众的安全感。

第四、提供群众纠纷解决方案，保留证据。

聚众监测识别系统对景区人群聚众进行监测，在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域做出及时部署，避免客流量“超载”。

另一方面，客流统计系统应给景区的项目规划和商业活动提供必要的数据支持。对流量较大的区域采取预防突发事件的措施，从而对管理人员工作进行合理调整，控制运作成本。

预警和提前干预是最有效的处理人群过度聚集的措施。以往商场、车站、体育馆等区域视频监控常常采用人力监控的方式，然而，随着规模的不断扩大。

显然传统的预警措施远远无法满足实际需求，即使将商场、车站、体育馆等区域都装上视频监控，也很难仅通过人力监控的方式实现对密集人群的监控和预警。

人群聚众行为识别系统将传统的人力监控变为智能监测，大大减少了人力的使用，使监控效率更高;

同时管理者可以很方便的查询历年各个时间段的人流数据，对未来一段时间的客流量进行预测，提早部署。

聚众监测识别系统对景区、商场、车站等区域进行实时监测，当监测到人员大量聚集时，立即告警及时疏散。

特别在一些人群容易聚集的区域，通过科学的手段能够实时对人群聚集等等异常情况发生预警，并能清晰对当前区域人群做出趋势分析，完成异常事件查询等等为决策者提供决策的帮助。

聚众识别系统对指定区域进行实时监测，当监测到人群大量聚集、达到设置上限时，立即告警及时疏散。

聚众识别系统基于AI识别技术，对目标区域进行客流统计，并实时形成数据报表，一方面可对当前人群流量进行统计，在人群高峰期管理方可以此为依据对该区域做出及时部署，避免客流量”超载“。

另一方面，客流统计系统给景区的项目规划和商业活动提供了必要的数据支持。

聚众识别系统对指定区域实时检测，当监测到人群异常聚集时，立即告警，提醒相关工作人员及时处理、制止，同时将告警截图和视频保存到数据库形成报表。

推送给相关管理人员，同时还可以根据时间段对告警记录和告警截图、视频进行查询点播，极大提升监控区域的管控效率。

基于人工智能视觉分析技术实时统计视频区域内人体的,进行数据采集监控固定区域出现多人聚集的情况以实现突发事件预警,现场安全把控等作用。适用于商场门口,体育馆门口,小巷街道等场所。