基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统，包括图像采集模块、运动表征模块和检测与预警模块，图像采集模块定时采集视频帧并转换为HSV色彩空间进行预处理；运动表征模块包括行为模型获取子模块、运动轨迹表征子模块和局部特征提取子模块，通过引入微分几何理论构建弗雷内框架，对运动轨迹进行参数化表示，计算曲率和挠率等微分不变量特征，并结合多尺度异常度量框架进行异常判定；检测与预警模块对异常特征进行分析，生成检测结果并反馈以更新模型，本发明采用基于流形学习的自适应模型更新机制，具有视角不变性、高检测灵敏度和自适应学习能力，可部署于低功耗嵌入式设备上。