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随着变电站自动化程度的提高,视频监控系统在变电站得到广泛应用,为了提高监控的智能化水平,及时发现异常,提出一种识别无人值守变电站环境监控视频中异常模式的方法。对变电站环境监控中的运动目标进行分类(涉及到人、动物、普通火焰(红黄颜色火焰)、白色火焰等),并对行人进行跟踪,描绘其运行轨迹。针对待分类目标提取多种特征,基于混淆矩阵产生层次化分类器结构,以支持向量机(SVM)作为基本的两类分类器。对多段视频数据进行实验,实验结果表明提出的方法能够较好地实现人、动物、火焰的分类,并跟踪行人,排除干扰物(白炽灯