基于軌跡信息的異常事件檢測(cè)研究現(xiàn)狀與進(jìn)展

聞?shì)x 賈冬順 嚴(yán)濤 陳德禮 林元模

摘 要：基于軌跡信息的異常事件檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)最重要的應(yīng)用之一。本文分別介紹了軌跡信息的主要研究方法，軌跡相似性度量方法以及基于軌跡信息的異常事件檢測(cè)與判別，最后給出了研究展望。

關(guān)鍵詞：智能視頻監(jiān)控;軌跡;異常檢測(cè)

視頻監(jiān)控中的自動(dòng)異常事件檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)最重要的應(yīng)用之一。通過對(duì)異常數(shù)據(jù)的定位，可以極大減少數(shù)據(jù)處理量，方便有效搜索。通過對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析，它提供當(dāng)前監(jiān)控場(chǎng)景的有用信息并進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，可以實(shí)時(shí)地識(shí)別可疑目標(biāo)并自動(dòng)判斷是否出現(xiàn)異常，在異常事件發(fā)生時(shí)能及時(shí)上報(bào)，同時(shí)事后能快速查找到線索，從而形成事前預(yù)警，事中處理，事后及時(shí)取證的全自動(dòng)、全天候?qū)崟r(shí)監(jiān)控的智能系統(tǒng)。因此在保障人類社會(huì)生活安全性的同時(shí)極大降低了人力、物力成本。

一、軌跡信息的主要研究方法

對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤可提取豐富的目標(biāo)特征信息。其中，軌跡信息是最常用的一種，通過對(duì)場(chǎng)景中存在的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡進(jìn)行聚類，可以發(fā)掘場(chǎng)景中存在的運(yùn)動(dòng)行為模式，進(jìn)而完成目標(biāo)軌跡的分類、識(shí)別以及異常軌跡檢測(cè)和行為預(yù)測(cè)等，為高層次的場(chǎng)景理解提供了語義描述性的信息。

軌跡分析一般由三個(gè)部分組成：軌跡預(yù)處理、軌跡聚類以及軌跡建模。在軌跡預(yù)處理階段，一般有兩種方法：標(biāo)準(zhǔn)化和降維。其目的是為了使所處理的軌跡具有相同的長(zhǎng)度，補(bǔ)零法和重采樣法是兩種典型的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)。文獻(xiàn)[1]通過使用一些簡(jiǎn)單的濾波器對(duì)軌跡進(jìn)行平滑，再將平滑結(jié)果進(jìn)行內(nèi)插和采樣從而使不同軌跡的長(zhǎng)度相同。與標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)不同，降維法將軌跡映射到一個(gè)計(jì)算上更易處理的空間。文獻(xiàn)[2]提出一種向量量化的降維方法，通過采取有限的字符集向量原型對(duì)每條軌跡進(jìn)行符號(hào)量化，從而有效降低軌跡維數(shù)。此外，模式識(shí)別中的基于主分量分析的PCA子空間降維、拉普拉斯特征向量分解、核函數(shù)方法是常用的軌跡向量降維方法。

二、軌跡相似性度量方法

為了對(duì)軌跡進(jìn)行有效聚類，需要定義軌跡的相似性度量。歐式距離、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整、Hausdorff距離可用來度量不同長(zhǎng)度的軌跡數(shù)據(jù)[3]。文獻(xiàn)[4]提出分層軌跡聚類方法，軌跡之間的相似性關(guān)系用自底向上或自頂向下的樹狀結(jié)構(gòu)來描述。該文獻(xiàn)[5]提出基于自組織映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡聚類方法，通過復(fù)雜的非線性關(guān)系映射，軌跡被表示成一種低維結(jié)構(gòu)并在輸出節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行相似性度量。文獻(xiàn)[6]先將軌跡建模成一系列的詞袋，通過獲取詞袋間的共生矩陣來實(shí)現(xiàn)軌跡相似性度量。

三、基于軌跡信息的異常事件檢測(cè)與判別

一旦軌跡被聚類，需要建立合適的路徑模型或運(yùn)動(dòng)模式。對(duì)目標(biāo)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模式分析是異常檢測(cè)和行為預(yù)測(cè)的一種有效方法。文獻(xiàn)[7]先從圖像序列中產(chǎn)生目標(biāo)軌跡，目標(biāo)軌跡用一系列的向量流來表示，每個(gè)向量是包含目標(biāo)位置和速度的四維信號(hào)，并采用向量量化的方式來學(xué)習(xí)目標(biāo)軌跡的概率密度函數(shù)。文獻(xiàn)[8]提出將每條路徑用隱馬爾科夫模型（HMM）來建模，其中每個(gè)隱層狀態(tài)用高斯混合模型來表示。子路徑模型隨后按照概率連接的方式來定義。

四、總結(jié)與展望

利用軌跡信息來實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控運(yùn)動(dòng)對(duì)象信息的特征提取，可極大減少視頻監(jiān)控領(lǐng)域的存儲(chǔ)量。對(duì)于判斷和識(shí)別檢測(cè)對(duì)象的異常運(yùn)動(dòng)行為，并在刑偵安全、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、智能交通管理等領(lǐng)域都有非常廣泛的應(yīng)用。隨著社會(huì)智能化程度的逐步提高，其應(yīng)用范圍也必將獲得更大程度的推廣。

參考文獻(xiàn)：

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[3]Brendan Tran Morris and Mohan Manubhai Trivedi，“A Survey of Vision-Based Trajectory Learning and Analysis for Surveillance，”IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY，VOL.18，NO.8，AUGUST 2008，pp.1114-1127

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[8]Yong Wang，Dianhong Wang，and Fenxiong Chen，“Abnormal Behavior Detection Using Trajectory Analysis in Camera Sensor Networks，”International Journal of Distributed Sensor Networks Volume 2014，pp.1-9