梁浩哲，王振华，徐树奎，李国辉

（1.国防科技大学 系统工程系，湖南 长沙410073；2.上海海洋大学 信息学院，上海201306）

面向监控视频的语义事件探测技术是目前的研究热 点［1－2］.Hamid［3］使 用n－gram 模 型 表 示 事 件 序列，利用图聚类序列集而得到潜在事件结构；Nevatia提出了监控视频领域的本体模型［4］；Lavee等［4］将本体语义转译为Petri网模型，完成事件识别与推理.目前研究多采用手动标注形成场景事件训练集，通过事件的低层特征描述探测场景中的简单事件.与新闻视频与体育视频不同，监控视频事件不具备明显的单元结构性，很难做到精细的事件标注，因此需要一种主动事件学习模型.

监控场景中，运动目标的行为状态是描述语义事件的重要信息线索，通过分析状态特征间的关联可实现对事件要素的自学习.Xiang等［5－6］使用 Pixel Change History模板描述行为，基于Gaussian混合模型聚类得到场景中的基本事件集；Cedric等［7］使用决策树对轮廓特征量进行聚合分析，实现场景事件识别.在上述研究中，通过特征挖掘事件属于一种低层数据驱动的方式，对噪声影响具有较强的鲁棒性，但是相应的“自下向上”的方式在事件时空语义描述方面存在较差的伸缩性，而透过“专家”的领域知识灵活建立事件描述模型可以弥补以上缺陷.

针对以上问题，本文提出一种监控视频的复杂事件探测模型，通过聚类学习得到场景的行为模式，以其作为语义事件的组成要素；其后使用Petri网构建基于运动行为的语义事件时序关系模型.在实验中，给出了测试视频中的基本行为模式及其语义表达，并通过“停留”与“偷车”两个具体的事件案例演示了探测过程的建模有效性与可扩展性，探测结果表明了模型的有效性.

1 复杂监控事件探测模型

针对监控上下文，可使用三个层次刻画其潜在语义结构（图1）：运动行为集a＝｛ai｝；行为模式A＝｛Ai｝；复杂语义事件E＝｛Ei｝.

图1 事件探测模型Fig.1 Events detection model

本文通过blob特征描述行为矢量［7］：

其中：xc，yc为blob质心坐标；sh，sw为检测框尺寸；V为速率；u，v为方向.在环境约束条件下，行为按一定规则运动，因此ai间存在较强的特征关联.基于此假设，事件探测模型由双层语义关系构成（图1）.

对行为样本集a聚类：

式中：ai∈a，Ai∈A，构成行为模式集A＝ ｛Ai｝，回答监控场景中“有什么”的问题.

以A为组成要素，按照特定时序关系构成语义事件集E＝｛Ei｝，存在模式间的时序约束：

式中：A＇⊂A，为模式子集；Ei∈E，解决模式间“关联”问题.对应式（1），（2），事件探测过程分为两步：①使用DBSCAN聚类模型学习行为样本集a＝｛ai｝的潜在结构，形成行为模式表；② 使用Petri构建模式间的连续、并行等时序关系，构成语义事件集E＝｛Ei｝，并完成事件探测.

2 基于DBSCAN聚类的行为模式学习

2.1 行为特征提取

对于视频序列，使用平均背景建模加光流场运动估计［8］完成行为特征提取.目标矢量为

步骤1：blob位置与尺寸提取.前景对象条件：

其中：t为当前时刻；B为累积背景均值；f为当前帧；σ为背景累积方差.经过形态学运算并四连通域分析，得blob集：bt＝｛bt1，bt2，…btn｝（如图2，第2列所示）.针对bti，尺寸框为

式（3）～（6）中，∀x，y∈bti.图2，第3列为尺寸检测框；图2，第4列为绿色质心点.

步骤2：速度估计.使用h帧平均速度：

式中，centriod（·，t）为t时刻 blob质心矢量，‖·‖为欧氏范数，实验中使用h＝8.

步骤3：方向估计.对bti，计算其光流值：

flow 为 Lukas－kanade算子，［u，v］jti为光流集，平均方向角为

得归一化平均光流方向（如图2，第5列）：

图2 基于blob状态矢量提取运动行为特征Fig.2 Extraction of foreground blob

使用式（3）～（9），计算视频序列F得行为样本集a＝｛ai｝.

2.2 运动行为DBSCAN聚类

DBSCAN是一种基于密度的特征矢量聚类模型［9］，可以解决行为样本集a聚类中存在的以下问题：① 模式集A＝｛Ai｝内部结构无先验知识，类数n难以提前确定，DBSCAN仅需定义样本间距离；②行为特征的时空分布并不规则，DBSCAN聚类可形成任意形状分布，而K－means，Gaussian混合等聚类法的类圆型聚类形状存在局限性；③DBSCAN的孤立点识别具有较强的抗噪能力.

使用DBSCAN聚类模型给出行为样本学习模型如下［9］：

（1）定义行为ai的状态值ε邻接域：

其中，dist（·）为行为矢量间距离.

（2）行为ai到aj的直接密度可达（本文称为直接状态可达）：

如果aj∈Nε（ai）∀｜Nε（ai）｜≥MinPts

MinPts为孤立点阈值，与样本点密集程度相关.

（3）通过ai到aj的状态直接可达的传递性定义状态可达.

（4）ai到aj的密度联通（称为状态联通）：如果存在ak，使得ai与aj到ak都状态可达.

（5）A＝｛Ai｝模式集定义：

Ai：∀ai，aj如果ai∈Ai满足aiaj的直接可达，则aj∈Ai.

Ai：∀ai，aj∈Ai满足，ai到aj是状态联通.

由于特征分量间存在量纲差异，模型使用层次性DBSCAN聚类：

步 骤 1：对 分 量xc，yc，sh，sw，V，使 用Mahalanobis距离：

其中，Σ为协方差阵.

步骤2：对u，v分量，使用矢量距离，＜，＞为内积运算：

使用式（10），（11）为距离度量，聚类形成行为模式集A＝｛Ai｝.

3 基于Petri网的复杂监控事件探测模型

模式集A＝｛Ai｝形成场景基本语义单元，描述了行为样本集的潜在结构，以此为基础，通过定义Ai间的时序关系可形成语义事件模型E＝ ｛Ei｝.

Petri网是一种数学建模语言［10］，文献［11］提出7种事件时序关系.如图3所示，本文提出一种面向监控视频的Petri事件探测模型（surveillance Petri detection model，SDM－Petri），建立模式间的时序关系.

图3 SDM－Petri模型结构Fig.3 Structure of SDM－Petri model

构建一张SDM－Petri网描述场景中存在的多个语义事件Ei.基本要素包括模式节点集A＝｛Ai｝，状态位置S，以及模式转移弧：定义为有向对（Ai，S）.在模型构成中，S代表了当前运动目标集O＝｛Oi｝的状态值，Oi等价于Petri令牌，如图3中黑点表示.A代表模型随Oi状态值而产生的变迁.SDM－Petri的演化规则［11］简单定义为：

当匹配映射fullfill（attribute（Oi），Aj）→true，则enable（Ai）→true.其中，函数attribute（Oi）为目标的瞬时状态矢量，fullfill（a，b）定义为匹配关系，即a满足于b；处于enable状态后Ai可fire（点火），Oi由Ai的前置状态转移至后置状态.

SDM－Petri模型在表示串行模式的同时，也可以刻画非对称时序关系.如图3所示，模式A1，A2为顺序关系，A1可理解为A2的发生条件；A1，A3存在竞争关系，当仅为单一目标时，A1，A3表现为非对称式的条件互斥，而多目标的不同变迁使A1，A3刻画模式并行；A2，A4实现模式同步；A5为终点模式，表示语义事件Ei发生或Oi消失.在实验中将结合具体实例演示SDM－Petri的构造过程.

4 事件探测模型测试实验

本文实验环境为户外远景视频监控：帧速为15帧·s－1；图像分辨率为320×240；实验的硬件环境是Pentium（R）4CPU 2.40GHz，内存1GB；使用平均背景模型收集行为样本集a＝｛ai｝，时长为5 h［12］（图2）.

4.1 行为模式学习

针对行为样本a＝｛ai｝，图4为DBSCAN聚类结果.将数据点映射到（xc，yc）分量空间进行可视化显示，行为模式具有明显的区域性，存在5个区域，其边缘间存在相互重叠，为直观显示，使用5条分离的闭合曲线显示（图4a）.表1中为区域性模式集A＝｛Ai｝的简要语义.图4b为各模式的关键帧.

表1 模式语义说明Tab.1 Semantic description of activity patterns

图4 模式区域标注及模式关键帧Fig.4 Patterns labeling and key－frame of patterns

图4 a左为式（10）聚类结果.对xc，yc，sh，sw分量，由于目标运动的连续性，以及远景监控下行人的近似刚体运动，样本集a＝｛ai｝的xc，yc，sh，sw分量相互状态联通或状态可达；速度V的强分离性将场景划分为两部分.其中，A，B，C为停留区；黑色闭合曲线F覆盖了运动区.

图4a右使用式（11）进一步分割模式集，u，v分量将黑色闭合曲线F分裂为E，D区域（图4a右），各包含两个运动主方向（图4a右中直线运动域所示），近似代表了场景中的运动路径.

4.2 SDM－Petri事件探测

4.1表明模式集A＝｛Ai｝代表了监控场景运动区域语义信息.针对测试场景（图4），基于SDMPetri模型定义目标从道路D进入场景发生“偷车”事件（图5所示，以下简称SDM－Petri 1.1）.SDMPetri模型规范化模式集A＝｛Ai｝，包括添加起始运动模式，以及终点运动模式，见表2.

图5 SDM－Petri实例1.1Fig.5 SDM－Petri 1.1for complex event dectection

表2 模式集规范化表示Tab.2 Regularized semantic descriptions of motion patterns

针对每一视频帧：① 定义运动目标集O＝｛Oi｝的属性值，见表3；② 以及各模式的使能条件，Oi.代表各运动对象的状态值，见表4.

表3 SDM－Petri目标属性描述Tab.3 Descriptions of attributes in SDM－Petri

表4 SDM－Petri 1.1使能条件Tab.4 Description of enabling rules in SDM－Petri 1.1

对于模型SDM－Petri 1.1的描述：当目标Oi出现在道路D中，定义属性IDNew为true，触发初始化模式A1；模型1.1同时定义了偷车终点模式A7.通过检测跟踪计算xc，yc分量，更新ParkZone及IDNew；若IDNew为假，触发模式A3，目标进入建筑物；ParkZone为真，则触发A4，目标进入停车场区，此时预警开始，提示目标越界；当目标进入区域P后，存在3种状态变迁：① 停留对应模式A6；②沿停车区与路径D重叠边缘区运动，对应模式A5；③ 沿路径D运动，对应模式A2；通过对ParkZone值与Velocity值的循环更新；三模式相互可为发生条件.而模式A6触发后，A7进入自循环触发，与其他模式不同，A7会延迟触发，延迟时长t＞T2时，触发代表“偷车”事件发生，否则触发A5；同时注意到A7具有自反性质，触发后的目标数量代表事件的严重程度；终点模式A3与A7，触发A3后的状态目标数量可进行人流统计，A7预警“偷车”模式.

SDM－Petri模型可扩展多语义事件，SDM－Petri 1.2增加了“运动区停留”事件探测，如图6所示，添加A8、A9模式，其语义与使能条件见表5.A9与A7类似，同样为延迟触发，以自循环触发表示事件重要程度.

图6 扩展SDM－Petri实例1.2Fig.6 Extended SDM－Petri 1.2

4.3 实时监控事件探测结果

使用SDM－Petri 1.2，图7为“运动区停留”事件与“偷车”事件的探测结果.

表5 模式A8与A9描述与使能条件Tab.5 Enabling rules of A8and A9in SDM－Petri 1.2

图7 事件探测结果Fig.7 Expetriment result for event detection of SDM－Petri 1.2

图7 第2行，为“停留”事件探测，左图提示目标运动速度低于阈值，检测框的颜色从左至右逐渐变深，指示停留时间增长，可自动探测到运动区的静止目标.图7第1，3行为两个停车区的“偷车”事件探测，左图提示目标进入停车区，相似的，检测框的颜色渐变指示停留.图7第3行右图表示目标速度大于阈值，停止触发A7同时转向模式A5，结束预警.

在表6中，给出了“偷车”事件模型的实时探测结果.为了验证性能，首先将停留阈值设定为2s，模型预警了全部进入停车区的运动对象，正确率接近95%；其次，将阈值设为5s，在实验过程中加入异常停留行为，模型预警到全部异常行为；SDM－Petri模型可满足实时监控预警需要.

表6 “偷车事件”探测结果Tab.6 Detection result of semantic event‘stealing’

5 结语

本文研究了一种监控场景中的高层语义事件探测技术，针对运动行为样本，给出一种Dbscan行为模式自动学习方法；以此为基础，使用SDM－Petri建模其时序关系，完成事件探测.通过实时监控视频演示了模型的探测结果.

强鲁棒性的SDM－Petri建模已经成为目前的研究热点，例如表6中停留阈值的分布学习、模型组件的自适应构建.从行为模式学习结果可看出模式与上下文间存在较强依赖性，因此，面向复杂场景上下文的先验信息融合［13］也是未来的重要研究方向.

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