【Matlab】视频行为识别与异常检测算法设计与仿真实现

【Matlab】视频行为识别与异常检测算法设计与仿真实现

一、引言

随着视频监控技术的普及与智能化升级，视频行为识别与异常检测已成为安防监控、公共管理、智能交通、智能家居等领域的核心技术支撑。在校园、商超、园区、交通枢纽等公共场景中，传统视频监控依赖人工实时值守，存在人力成本高、值守疲劳易漏检、异常事件响应滞后等弊端，无法满足“实时感知、智能识别、主动预警”的智能化监控需求。视频行为识别旨在通过算法自动识别视频中人体、车辆等目标的动作行为（如行走、奔跑、跌倒、聚集），异常检测则聚焦于识别偏离正常行为模式的异常事件（如斗殴、高空抛物、违规闯入），两者结合可实现监控系统从“被动录像”向“主动分析”的转型，大幅提升监控效率与安防水平。

视频行为识别与异常检测的核心挑战在于：视频序列数据量大、帧间关联性强，易受光照变化、目标遮挡、背景复杂、行为形态多变等因素干扰；正常与异常行为的边界模糊，部分异常行为（如突发跌倒）具有瞬时性，难以精准捕捉；同时需兼顾识别精度与实时性，适配不同场景的监控需求。Matlab凭借强大的数值运算能力、Image Processing Toolbox视频处理模块、Deep Learning Toolbox深度学习工具及计算机视觉工具箱，成为视频行为识别与异常检测算法开发、参数优化、仿真验证的优选平台。

依托Matlab，无需复杂的硬件部署，即可完成视频序列预处理、目标检测、特征提取、行为识别、异常判定全流程算法开发，快速迭代优化参数，适配不同场景的行为识别与异常检测需求，大幅降低算法开发周期与落地成本。本文基于Matlab R2022b环境，以公共场景监控视频为研究对象，聚焦人体常规行为识别与典型异常事件检测，设计一体化视频行为识别与异常检测系统，系统阐述核心算法原理、Matlab程序