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视频监控中人体目标长时跟踪轨迹生成及简单行为统计

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视频监控中人体目标检测,目标跟踪、跟踪轨迹连接及聚类分析、轨迹可视化、人体简单行为分类等多流程协同研究有助于深入自动理解监控视频,分析人体目标在长时间内的行为模式.本文采用深度学习目标检测模型Faster R-CNN对单帧视频图像中人体目标进行检测;基于检测模式的多目标跟踪框架,根据文中所提跟踪策略进行目标跟踪.同时采用跟踪轨迹时空连续性算法,对碎片轨迹进行连接后处理,形成较长时连续跟踪轨迹.利用离线情况下人工ID目标对象赋值或者在线设备,在监控场景内生成基于具有ID身份信息长时目标跟踪轨迹,及目标轨迹在监控场景平面图中的时空分布规律.在基于人体目标简单行为分类基础上,从而可完成在较长时间内的人体行为模式统计分析.相关模块在公开测试数据集合和自制监控视频数据中测试.测试结果表明该方法具有较高的人体目标跟踪及目标识别能力,在监控场景中人体简单行为模式统计分析中具有一定的精度.

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来源
《第十七届中国虚拟现实大会暨虚拟现实与可视化国际会议（ChinaVRICVRV2017）》||1-5|共5页
会议地点郑州
作者
Chen Gang; 陈刚; Chen Bin; 陈斌; Qian JiDe; 钱基德;
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作者单位

中国计算机学会;

中国系统仿真学会;

中国图象图形学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
视频监控; 人体目标跟踪; 轨迹生成; 时空分布规律;

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