找到6项技术成果数据。
找技术 >行人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
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找技术 >行人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
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应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
成熟度:正在研发
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应用行业:制造业
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本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
成熟度:正在研发
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应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
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本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
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本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
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本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
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本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
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本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
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本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
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本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
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技术类型:发明
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
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本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
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本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
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本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
找到6项技术成果数据。
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本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
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技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
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技术简介
本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
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本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
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技术简介
本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
找到6项技术成果数据。
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技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
成熟度:正在研发
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技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
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技术简介
本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
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本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
找到6项技术成果数据。
找技术 >行人异常行为检测方法
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技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。
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找技术 >行人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:对视频帧中的行人密度进行估计,根据得到的行人密度将所述视频场景划分为中高密度场景或者低密度场景;如果所述视频场景为中高密度场景,则采用群体结构动态演化的群体跟踪方法,对视频帧中的行人进行群体跟踪并检测是否发生异常行为;如果所述视频场景为低密度场景,则采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪并检测是否发生异常行为。本发明简单方便,避免了复杂的模型学习的过程,适应性强,并且提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种行人异常行为检测方法及系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明涉及一种行人异常行为检测方法,包括:采用轨迹片段关联方法,对视频帧中的目标行人进行跟踪;分别计算视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离;根据上述计算的视频帧中的目标行人和其周围行人在整个跟踪过程的运动距离,判断是否发生异常行为。本发明还涉及一种行人异常行为检测系统。本发明能够检测出行人在行走过程中出现的徘徊或逗留行为,提高了监控人员查找造成安全问题的原因的效率,节约了人力。
一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种基于全景红外线摄像机的独居老人异常行为检测方法,属于视频图像技术领域。包括以下步骤:S1:离线采集用于人体目标检测的红外图像样本,取其梯度直方图特征,进行支持向量机分类器训练;S2:获取红外线摄像机视频图像信号;S3:构建家庭场景下的语义地图;S4:对所摄取全景红外图像在不同尺度的滑动窗口下进行采样,提取滑窗区域HOG特征并送入S1得到的分类器中;S5:当获得的人体躺下姿态时,判定人体目标位置和时间,判定成功发送紧急短信。本方法采用红外摄像机能在能见度低的情况下完成目标行为检测,实现了非接触式异常行为检测的目的,同时本方法使用的跟踪算法实时性好,目标特征易于获取,运算快速,判断标准简单可靠。
一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于IO序列的虚拟机异常行为检测方法与系统,其中,检测系统包括异步采集模块、进程获取模块、通信模块和检测模块;异步虚拟机IO序列采集技术,通过在VMM中异步采集虚拟机IO序列来最大程度地减小虚拟机运行过程中的性能损耗;虚拟机IO序列进程语义动态获取技术,利用VMM层动态获取虚拟机进程语义来实现虚拟机IO序列与虚拟机进程的合理映射,从而有助于IO序列的规律分析和对检测结果的确认;基于马尔科夫链的虚拟机恶意行为检测技术,结合虚拟机IO短序列与马尔科夫链构造异常检测模型来完成虚拟机内部恶意行为检测。本发明准确发现基于虚拟机IO的异常攻击行为,保护云计算平台的安全。
一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于稠密轨迹小片段的异常行为检测方法,包括将视频划分为时空小方块;在时空小方块内构建稠密光流域以获取稠密轨迹小片段;及利用轨迹小片段方向直方图从角度和幅值量化轨迹小片段,确定获得轨迹小片段的HOT描述子;将所得轨迹小片段的HOT描述子作为码本单词构建码本,根据码本单词及构建的码本建立轨迹小片段的相似性拓扑结构,并利用先验概率检测方法计算每个时空小方块中的轨迹小片段是否异常,及根据码本中码本单词的相似性判定所对应的轨迹小片段是否为异常。本发明可降低搜索区域的维度,准确对图片进行异常行为的检测,利用稠密跟踪轨迹更加有效地表示视频序列,具备更高的效率和准确性。
一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开了一种基于目标运动特性的全局异常行为检测方法,属于视频行为检测的技术领域,包括以下步骤提取视频中运动目标的运动特性;根据所提取运动特性对运动目标分别进行基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型学习和确立;依据确立的基于能量、基于色散和基于拉格朗日粒子动力学的异常行为模型进行运动目标的全局异常行为检测,确定异常区域并进行标记。本发明依据视频异常行为的固有特点,能有效提高全局异常行为检测的准确性和检测的效率,使用三个模型进行异常行为检测,进一步提高了检测精度。