基于轨迹分析的门禁系统异常行为检测方法

"这篇论文探讨了如何在门禁系统中检测异常行为，特别是尾随和蛮力开门这两种情况。研究人员采用图像处理技术和目标检测算法，结合门禁系统的身份验证功能，设计了一种基于轨迹分析的人数统计方法。通过目标检测与跟踪，可以获取目标在监控场景中的运动轨迹，从而判断其是否违反门禁规定。此外，他们还提出了一种基于计数线的目标计数规则，用于更精确地统计人数。最后，通过设定异常通过行为的检测规则，能有效检测出定义的异常行为。实验结果显示，该方法在行人稀疏和无明显遮挡的情况下，平均检测准确率可达90%，显著提升了门禁系统的安全性。" 在这篇研究中，作者们关注的是如何增强门禁系统的安全性能，特别是针对不寻常的通过行为。他们首先明确了两个主要的异常行为：尾随和蛮力开门，并强调了这些行为对安全构成的威胁。接着，他们介绍了一种创新的方法，即利用图像处理技术，对进入门禁区域的人员进行实时监测。这种方法的关键在于目标检测和跟踪，它能够捕捉到监控画面中的每一个目标，记录其运动轨迹，进而判断是否存在尾随现象。 目标计数规则是该方法的另一大亮点。研究人员考虑到监控场景的具体特点，设计了基于计数线的策略，这有助于更准确地计算进出人数，防止因为视线遮挡或密集人群导致的误判。这种方法与目标检测和跟踪相结合，能够有效地解决多人同时通过门禁的复杂情况，进一步提高检测的准确性。 论文还提到了异常行为的检测规则设定，这是整个系统的核心部分。通过结合门禁系统的身份验证信息，系统能够识别出不符合规定的通行行为，及时发出警报。实验结果证明，该方法在多种情况下都能有效工作，特别是在行人稀少且无遮挡的场景下，检测准确率表现优秀，达到了90%。 这项研究为门禁系统的安全防范提供了新的解决方案，通过对异常行为的智能检测，提高了门禁控制的效率和安全性。这一成果对于预防非法入侵、保护重要场所的安全具有重要意义，同时也为其他领域的视频监控和异常行为识别提供了有价值的参考。