摘要：为了解决当前视频监控系统对异常行为检测精度与自我学习能力较弱的问题,提出了基于光流场分析与深度学习的视频监控方法.首先,引入光流场检测算法,利用图像序列中目标像素的强度数据时域变化来确定运动行为是否异常,从而建立视频目标行为识别算子,获取异常行为光流特征;并利用卷积神经网络对光流特征进行逐层训练,设计自我学习机制,增强系统对异常行为的检出率;最后,基于.NET平台与Accord开源库,对本文监控系统进行实现.实验测试结果显示：与当前视频监控系统相比,本文算法拥有更高的异常行为检出力和深度学习升级能力.
分类：期刊> 人文社会科学> 社会科学II> 教育综合
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关键词：光流场 深度学习 视频监控 特征训练 卷积神经网络
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