1.一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1，运动目标检测：采用混合高斯背景建模对运动目标进行检测，得到视频序列中的前景和背景；

步骤2，目标实时跟踪：运用卡尔曼滤波器对运动目标实时跟踪，并用矩形框进行标定，并计算出运动目标的重心坐标、运动速度和运动方向；

步骤3，爬楼盗窃行为判断预警：对运动目标与爬楼盗窃行为规则进行匹配，若符合爬楼盗窃行为，则发出警报。

2.根据权利要求1所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述步骤1具体包括以下步骤：步骤11：获取监控建筑物的视频样本；

步骤12：将视频样本分成图像序列，对图像中每个像素点采用正态分布函数进行描述，其中每个像素服从的混合高斯分布概率密度函数如式(1.1)所示：其中，k为高斯混合模型中用到的分布模式的个数，t表示处理时刻，i的含义是第i个正态分布，wi,t是权重，η(xt,μi,t,τi,t)为高斯分布，μi,t表示第i个分布的均值，δi,t为第i个分布的方差，τi,t为对应与第i个高斯分布的协方差矩阵，I为三位单位矩阵；

由图像所有像素的K个正态分布函数的描述得到一个混合高斯背景模型，如式(1.2)所示：其中：Xt是像素在t时刻的值，由RGB三色分量组成；ωi,t表明时间t混合高斯模型中高斯分布的权系数的估计量；β表示高斯分布的概率密度函数，∑i,t表示高斯分布的协方差矩阵；

步骤13：随着视频序列的更新，高斯背景模型按照式(1.3)对背景模型进行更新，其中：μ0和 是每一个像素点的均值和方差，α是学习率；

步骤14：对视频序列中的当前帧图像与混合高斯背景图像进行差分处理，然后采用大津法对差分结果进行二值化处理，得到视频序列的前景图像，前景图像即运动目标。

3.根据权利要求2所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述视频样本包括录像文件和/或实时监控视频。

4.根据权利要求2所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述步骤2具体包括以下步骤：步骤21：用外接矩形对运动目标进行标定，计算出运动目标的重心坐标；

步骤22：利用运动目标的重心坐标初始化卡尔曼滤波器，运动目标变化速率初始化为

0；

步骤23：用卡尔曼滤波器对运动目标可能出现的下一个位置进行预估，当下一帧来到后，在预测的区域内匹配物体；

步骤24：如果匹配成功，则更新卡尔曼滤波器，并记住运动目标的位置信息；

步骤25：运动目标的速度和方向的计算公式如式(2.1)所示；

其中，t为记录运动目标的运行时间，v表示速度，α表示方向角，(x1，y1)为运动目标的重心坐标，(x2，y2)为运动目标可能出现的下一个位置坐标。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述步骤3具体包括以下步骤：步骤31：确定爬楼盗窃的三条规则：

(1)运动目标运动时的本地时间为0～6点；

(2)运动目标的运动速度为1.2m/s～1.5m/s；

(3)运动目标向上运动；

步骤32：根据运动目标的重心坐标、运动速度和运动方向特征信息，与爬楼盗窃的三条规则进行匹配，如果三条规则均符合，则判断此运动目标在爬楼盗窃，并调用报警器报警。

6.根据权利要求5所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述爬楼盗窃的三条规则中规则(1)的确定过程具体为：将一天的时间分为两个阶段：爬楼盗窃可能性很低的阶段和爬楼盗窃可能性很高的阶段；所述爬楼盗窃可能性很低的阶段为早上6点到24点，根据犯罪人的心理特征，该阶段爬楼盗窃的可能性很低，几乎没有；所述爬楼盗窃可能性很高的阶段为晚上0点到早上6点，该阶段爬楼盗窃的可能性很高，因此将运动目标运动时的本地时间确定为0～6点。

7.根据权利要求5所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述爬楼盗窃的三条规则中规则(2)的确定过程具体为：根据人类的爬楼速度将爬楼速度情况分为三类：1)速度小于1.2米每秒的爬楼速度，2)速度在1.2米每秒到1.5米每秒之间的爬楼速度，3)速度大于1.5米每秒的爬楼速度；由于人类最快的爬楼速度也只是在1.5米每秒之内，否则可视为非人类爬楼，因此将运动目标的运动速度控制在1.2米每秒到1.5米每秒之间。

8.根据权利要求5所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的方法，其特征是，所述爬楼盗窃的三条规则中规则(3)的确定过程具体为：由于拍摄画面在计算机上显示为图像，可在二维空间内将图像方向定为上下左右四个方向，故将视频序列中图像方向定为上下左右四个方向，根据运动目标重心坐标的变化情况推测出运动目标的运动方向；由于爬楼的目标是向上运动，因此根据重心坐标求出目标运行的方向为向上时，即可判断有爬楼盗窃的可能性。

9.一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的系统，其特征是，包括：运动目标检测模块：用于采用混合高斯背景建模对运动目标进行检测，得到视频序列中的前景和背景；

目标实时跟踪模块：用于运用卡尔曼滤波器对运动目标实时跟踪，并用矩形框进行标定，并根据此坐标计算出运动目标的速度和方向；

爬楼盗窃行为判断预警模块：用于对运动目标与爬楼盗窃行为规则进行匹配，若符合爬楼盗窃行为，则发出警报。

10.根据权利要求9所述的一种基于视频监控检测爬楼翻窗盗窃行为的系统，其特征是，所述爬楼盗窃行为判断预警模块包括：爬楼盗窃规则确定模块：用于确定爬楼盗窃的三条规则：(1)运动目标运动时的本地时间为0～6点；(2)运动目标的运动速度为1.2m/s～1.5m/s；(3)运动目标向上运动；

爬楼盗窃行为确定模块：用于根据运动目标的重心坐标、运动速度和运动方向特征信息，与爬楼盗窃的三条规则进行匹配，如果三条规则均符合，则判断此运动目标在爬楼盗窃，并调用报警器报警。