基于轨迹词包模型的老人跌倒检测

针对异常行为检测受到光照变化、目标遮挡和计算复杂度高等因素的影响而导致检测效果不理想的问题,本文提出一种基于时空兴趣点和轨迹词包模型的异常行为检测算法。首先,利用时空兴趣提取目标的特征点信息;其次,利用稀疏光流法对特征点进行跟踪,获取目标的运动轨迹。然后,利用Meanshift聚类算法对轨迹进行聚类并构建轨迹词包模型。最后,利用SVM完成异常行为的判别。算法在不同视频数据库上进行了验证,并取得了93.3%的准确率。通过与以往的实验结果的比较,算法在异常行为检测方面具有较好的实时性、准确性和可靠性。