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本发明公开一种基于混合独立成分分析算法的工业过程监测方法，旨在提出一种混合独立成分分析算法，并利用该算法实施非高斯过程监测。具体来讲，本发明方法首先利用粒子群优化算法逐个提取训练数据中潜藏的非高斯分布的独立成分信息，其次对剩余的高斯分布信息，利用时间序列相关的主成分分析算法进一步提取时间序列独立成分，最后利用这些提取的独立成分实施非高斯过程监测。与传统方法相比，本发明方法使用粒子群优化算法优化求解非高斯分布的独立成分，保证了求解过程中的全局最优性。其次，本发明方法对服从高斯分布的独立成分进行深入挖掘，考虑到了时间序列上的二阶相关性。可以说，本发明方法是一种更为优选的非高斯过程监测方法。

本发明属于图像识别和视频监控技术领域，特别涉及一种基于独立成分分析的室内实时摔倒检测方法，包括从视频中获取满足一定条件的两帧相邻图像；使用ICA运动目标检测，得到分离前景和背景的二值图；使用自适应的矩形框优化得到人体的检测框；对二值图像的前景部分进行特征提取；根据提取的前景部分及检测框相关特征判断目标的状态，最终判断为疑似摔倒、未摔倒两种状态；若连续多帧为疑似摔倒，表明使用离线训练的SVM分类器判断疑似摔倒图像是否真实摔倒；本发明运算快，成本低，易部署；鲁棒性强，针对多种异常情况，如光照、遮挡、噪声等外部干扰有较好的鲁棒性；且使用终端设备自行判断，不用传输到外部服务器进行判断，可以很好地保护个人隐私。