人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备，采用了帧差法和ViBe算法，

图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。

人群中的异常行为是一大潜在威胁，自动检测监控中的异常行为成为近年的研究热点之一。然而，由于异常的未知性与复杂性，已有的检测方法仍然存在检测率低、定位精度差的问题。为此，提出了对视频监控中的人群异常行为自动检测与定位的方法。结合灰度值与光流场的分布提取运动区域；对运动区域分割得到有效的运动块，从中提取表示外观和动态的两种特征，即局部H梯度方向直方图G和局部H光流方向直方图F特征；使用k-means方法对运动块进行聚类，对每类样本使用一类分类器进行建模。最后，加入运动连续性约束，以抑制干扰噪声。在两个复杂的异常行为数据集上的实验结果表明，本文方法明显优于已有的检测方法，且可以满足正确率高、抗干扰能力强等实际工程需求。

本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否

行为检测( action detection) 旨在从长视频中定位出人们感兴趣行为在时间甚至是空间上的具体位置，是最为重要的视频理解任务之一。该技术可以广泛应用于视频监、视频搜索与检索、自动驾驶、人机交互、视频内容推荐等。 压缩包里面的word有环境安装说明，可以在免费云gpu 上运行，售后可以私信截图

Matlab人体异常行为检测，可检测商城小偷，异常可疑人员

MATLAB异常行为检测,该课题运用群体整体异常行为建模是群体整体表现出异常行为, 识别过程中不关注个体行为。整体分析方法把人群作为一个实体来估计速度、方向和运动异常, 涵盖中高密度人群场景.整体分析方法是对整个人流分类为正常、异常或预定义行为, 是把人群作为一个单一的实体, 适合分 析中高密度人群的结构化场景, 以及高密度人群中行 为特征很少或者小到无法提取的场景. 这种方法会忽 略个体差异, 并认为人群中所有个体都有类似的运动 特性, 从而从系统角度分析人群行为. 但是, 由于没 有对象检测和跟踪的信息, 同时发生的人群其他活动 无法区分开, 且非结构化场景的局部行为也无法处理.

基于角点动能的视频群体异常行为检测

面向IaaS云平台的用户异常行为检测方法

MATLAB语言，识别异常行为，如跌倒，快跑，慢跑，带GUI用户界面。采用质心检测的方法，另外可以自己二次开发成其他异常行为的检测，如打架，抢劫，围观等等。无须jifen下载。可能会因环境有bug，需一定基础自我调试