嵌入式人体步态自动识别系统

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医疗嵌入式系统方案

电源管理
1.电源稳定性：确保电源的稳定性，防止电压波动对系统性能的影响。 2.节能设计：采用节能设计，降低系统功耗，提高医疗设备的使用效率。
硬件架构与选型依据
硬件可靠性
1.硬件冗余：设计硬件冗余机制，提高系统的可靠性，确保医疗设备正常运行。 2.故障诊断：集成故障诊断功能，及时发现和解决硬件故障，提高系统的可维护性。
系统测试与性能评估
▪ 性能测试指标
1.响应时间：系统对操作的反应速度，影响用户体验。 2.吞吐量：单位时间内系统处理的数据量，反映系统处理能力。 3.资源占用：系统运行时消耗的CPU、内存等资源，关乎系统效率。
▪ 测试数据管理
1.数据生成：创建大量测试数据，模拟真实场景。 2.数据备份与恢复：确保测试过程中数据安全，防止数据丢失。 3.数据清理：测试完成后，对数据进行清理，避免对正式环境产生影响。
医疗嵌入式系统方案
需求分析与系统设计
需求分析与系统设计
需求分析
1.确定系统功能性需求：根据医疗设备的预期用途，明确系统必须具备的功能，如数据采集、处理、传输、存储等。 2.分析系统性能需求：考虑系统的响应时间、稳定性、可靠性、精度等性能指标，确保系统满足医疗需求。 3.评估系统安全性需求：识别可能存在的安全隐患，制定相应的安全策略，确保系统的安全性。
▪ 医疗嵌入式系统的应用场景
1.医疗嵌入式系统广泛应用于各种医疗设备中，如监护仪、超声诊断仪、内窥镜等，为医疗诊断和治疗提供了有力支持。 2.在远程医疗和移动医疗领域，医疗嵌入式系统也发挥着重要作用，为患者提供更加便捷和高效的医疗服务。
系统概述与背景介绍
医疗嵌入式系统的技术发展趋势
1.随着技术的不断进步，医疗嵌入式系统的性能和功能将不断提升，满足更为复杂和多样化的医疗需求。 2.人工智能将在医疗嵌入式系统中发挥更大作用，提升医疗设备的智能化程度和自主决策能力。 3.医疗嵌入式系统的安全性和隐私保护将受到更多关注，保障患者信息和医疗设备的安全。

人体跌倒检测系统

人体跌倒检测系统马博妍;周红仙【摘要】在社会逐渐走向高龄化的今天，老年人所占的比率逐渐增加，他们的行动安全已成为重要的社会问题。

针对老年人易跌倒的问题，除了事前的防范之外，在发生跌倒情况时第一时间内尽快送至医院以降低伤害，也有重大意义。

因此，建立一套完善的跌倒探测系统是相当重要的。

利用电子信息技术实现对老年人身体姿态和运动的监控，让老年人不再因为害怕跌倒而减少外出、减少活动，使他们可以更加放心的走出家门，提高老年人晚年生活的品质。

在分析比较国内外跌倒检测及相关技术的基础上，并考虑到产品的实用性和系统的成本等因素，本文设计了基于三轴加速度传感器、嵌入式单片机的跌倒探测器，利用三轴加速度传感器采集人体的三维加速度值，并由单片机进行分析，当探测到有异常跌倒发生时，发出报警，定位具体位置发送跌倒信号。

本文设计对解决老人的行动安全问题、构建以人为本的和谐社会有着非常积极的意义。

%In today's society gradually aging, and gradually increase the proportion of older persons, their operational security has become an important social issue. Problems easy to fall for the elderly, in addition to the advance guard in addition to falls occurred when brought to the hospital as soon as possible in order to reduce damage in the first, there are significant and, therefore, establish a perfect fall detection system is very important. Older people using electronic information technology posture and movement monitoring, no longer out less for fear of falling in the elderly, reduce activities, so that they can more safely out of the House, improving the quality of life in old age. In analysis compared both at home and abroad fell detection and the relatedtechnology of based Shang, and consider to products of practical and system of cost, factors, paper design has based on three axis acceleration sensor, and embedded single tablets machine of fell detector, using three axis acceleration sensor collection human of three dimensional acceleration value, and by single tablets machine for analysis, dang detection to has exception fell occurred Shi, issued alarm, positioning specific location sent fell signal. Designed to solve the security problem, building a people-oriented harmonious society has a very positive meaning.【期刊名称】《仪器仪表用户》【年(卷),期】2017(034)001【总页数】5页(P47-50,51)【关键词】跌倒探测器;三轴加速度传感器;跌倒检测算法【作者】马博妍;周红仙【作者单位】秦皇岛市第一中学，河北唐山 063000;东北大学秦皇岛分校实验教育中心，河北唐山 063000【正文语种】中文2010年中国迎来了老龄人口的爆发，中国65岁以上老年人口达1.44亿人，老龄人口占人口比重的11%，预计今后还将以100万每年的速度继续增长[1]。

可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术

可穿戴设备中的人体动作识别与行为分析技术随着科技的不断发展，可穿戴设备逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

从智能手表到智能眼镜，这些设备通过感知人体动作和分析行为，为人们提供了更多的便利和信息。

人体动作识别是可穿戴设备中的关键技术。

通过搭载传感器和算法，这些设备能够准确地识别和分析人体的动作，例如步行、跑步、坐立等，并实时反馈给用户。

这项技术的实现离不开传感器的精确测量和算法的高效处理。

通常，加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器被用于感知人体动作，然后通过机器学习算法对数据进行处理和分析，从而实现对动作的识别和分析。

人体动作识别技术的应用非常广泛。

最常见的应用是健身追踪。

可穿戴设备可以识别用户的运动类型和强度，并据此提供个性化的健身建议。

此外，人体动作识别还可以帮助改善体态和姿势。

许多办公人士长时间保持不良的坐姿，这可能导致腰椎和颈椎的问题。

通过可穿戴设备的行为分析，设备可以提醒用户调整姿势，减少不良的习惯。

除了人体动作识别，行为分析也是可穿戴设备中的重要技术。

通过识别和分析人体的行为模式，设备可以推测用户的情绪、健康和日常习惯等信息。

例如，设备可以分析用户的睡眠习惯，并根据睡眠质量提供相应的建议。

此外，行为分析还可以用于安全和监护目的。

例如，一些可穿戴设备能够检测用户的跌倒，并自动向紧急联系人发送求助信息。

然而，人体动作识别和行为分析技术在可穿戴设备中也面临一些挑战。

首先，准确性是一个重要的问题。

由于人体动作的多样性和复杂性，设备需要具备较高的准确性来满足用户的需求。

此外，能耗也是一个令人关注的问题。

持续的数据采集、分析和传输将消耗大量的电能，这对于电池续航能力提出了更高的要求。

然而，随着技术的不断进步，这些问题正在逐渐得到解决。

新型传感器的出现使得人体动作的测量更加准确和可靠。

同时，机器学习和深度学习等算法的发展也使得行为分析更加准确和智能化。

此外，对于能耗的问题，一些新兴的技术如能量收集和低功耗芯片的应用有望缓解这一问题。

NAO介绍

案例参考
NAO是人形机器人，为MAS技术提供了实现平台
人机交互
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人机交互
特点及优势
• 个高清摄像头 2 NAO 是人形机器人，
为MAS技术提供了实现平台支持Wifi 支持蓝牙 ATOM Z530 1.6GHz 中央处理单元
表现形式
NAO是人形机器人，为MAS技术提供了实现平台支持Wifi 支持蓝牙 ATOM Z530 1.6GHz 中央处理单元
2 SD 卡槽 • 个高清摄像头开源Linux Gentoo 允许在远程模式下，对大量数据的实时计算处理
表现形式
远程模式和机器人本地模式两种编程方式，使用相同的API（两者可以方便切换）。远程模式编程可以提供更强劲的计算能力（把机器人作为接口）。
案例参考
面部识别
社交型机器人能说/听/看软件开发包包含高阶 API
表现形式
更加贴近科研人员的研究领域。科研人员只需关注于自身的研究课题，无需关注机器人所有的软硬件低层实现。（诸如软件开发包中的语音合成，语音识别，步态行走，物体识别等等）
案例参考
使用在线云计算的文字识别演示
人工智能
院校名称
合肥工业大学计算机与信息学院情感计算研究所东南大学仪器科学学院厦门大学信息科学与技术学院脑科学实验室信号处理及仿生智能计算，人机交互与虚拟现实技术人工智能
研究方向
情感计算
哈尔滨工业大学
计算机学院
人工智能、智能机器人、机器人足球、虚拟现实
人工智能
智能机器人
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表现形式

人体行为识别介绍

人体行为识别介绍人体行为识别是指通过分析和识别人体的动作、姿态和行为，实现对个体身份、行为意图和心理状态的判断与识别。

它是一种基于人体动作特征的生物识别技术，可以应用于人机交互、智能安防、健康监控等领域。

本文将介绍人体行为识别的原理、方法和应用。

一、人体行为识别的原理人体行为识别的基本原理是通过分析和提取人体的动作、姿态和行为特征，利用数学模型和机器学习算法进行模式匹配和分类识别。

其基本步骤包括：数据采集、特征提取、模式识别和分类。

具体来说，数据采集可以通过传感器、摄像头等设备获取，然后通过图像处理和计算机视觉技术分析和提取人体的动作特征，如人体的关节点位置、运动轨迹等；接下来，通过机器学习算法对提取的特征进行训练和分类，建立模型。

最后，将实时获取的数据与建立的模型进行匹配和比对，判断和识别人体的行为。

二、人体行为识别的方法1.传感器技术：包括惯性传感器、压力传感器、心率传感器等，可以实时监测和记录人体的动作、姿态和生理信号。

2.图像处理和计算机视觉技术：通过图像分析和处理，提取人体的动作特征，如人体关节点的位置、运动轨迹等。

常用的技术包括背景差分、轮廓检测、模板匹配等。

3.机器学习和深度学习：通过对训练数据进行学习和训练，建立人体行为识别的模型。

常用的算法包括支持向量机、决策树、卷积神经网络等。

三、人体行为识别的应用1.智能安防：通过人体行为识别技术，可以实现对可疑行为的检测和警报。

例如，通过监控摄像头对人体行为进行分析，识别不寻常的行为模式，如盗窃、骚扰等，及时报警。

2.人机交互：人体行为识别可以实现无触控的人机交互方式，提供更加自然和智能的交互体验。

例如，通过对手势的识别，实现手势控制电视、智能家居等设备的操作。

3.健康监控：通过人体行为识别技术，可以对老人、儿童等特殊人群进行健康监护。

例如，通过分析人体的姿态和活动轨迹，判断老人是否跌倒，及时预警和救援。

4.人员管理：人体行为识别可以实现对人员身份和行为的管理。

嵌入式系统下的智能健康监测设备设计

嵌入式系统下的智能健康监测设备设计一、引言随着人们生活水平的提高和医疗技术的不断进步，智能健康监测设备在日常生活中扮演着越来越重要的角色。

嵌入式系统作为智能健康监测设备的核心，其设计和应用对于实现个性化、精准化的健康监测具有重要意义。

本文将探讨嵌入式系统下智能健康监测设备的设计原理、关键技术和未来发展趋势。

二、智能健康监测设备设计原理智能健康监测设备是通过传感器采集人体生理参数数据，经过信号处理、数据分析和算法计算，最终实现对人体健康状态的监测和评估。

嵌入式系统作为设备的核心控制单元，负责数据采集、处理和通信等功能。

其设计原理主要包括硬件设计和软件设计两个方面。

1. 硬件设计硬件设计是智能健康监测设备的基础，主要包括传感器模块、微处理器、存储器、通信模块等组成部分。

传感器模块用于采集人体生理参数数据，如心率、血压、血氧等；微处理器负责数据处理和算法计算；存储器用于存储采集的数据；通信模块实现设备与外部平台或手机App的数据传输。

2. 软件设计软件设计是智能健康监测设备的灵魂，主要包括嵌入式系统的程序设计和算法优化。

程序设计需要考虑实时性、稳定性和功耗等因素，保证设备在工作过程中能够高效可靠地运行；算法优化则是提高数据处理速度和准确性的关键，如滤波算法、特征提取算法等。

三、关键技术在嵌入式系统下智能健康监测设备的设计过程中，涉及到多项关键技术的应用。

1. 传感技术传感技术是智能健康监测设备的基础，不同类型的传感器可以实现对不同生理参数的监测。

常用的传感器包括心率传感器、血压传感器、体温传感器等，通过这些传感器可以全面了解人体健康状况。

2. 数据处理技术数据处理技术是保证监测设备准确性和实时性的关键。

在嵌入式系统中，需要对采集到的原始数据进行滤波、特征提取、模式识别等处理，以获取更有意义的信息。

3. 无线通信技术无线通信技术使得智能健康监测设备可以与外部平台或手机App进行数据交互，实现远程监护和数据共享。

嵌入式系统中的人体姿态识别与跟踪技术研究

嵌入式系统中的人体姿态识别与跟踪技术研究随着计算机技术和人工智能的发展，嵌入式系统在各个领域得到了广泛的应用。

人体姿态识别与跟踪技术作为嵌入式系统中的一项重要技术，对于实现智能化、自动化的应用具有重要意义。

本文将重点探讨人体姿态识别与跟踪技术在嵌入式系统中的研究进展，介绍其原理、应用和挑战。

人体姿态识别与跟踪技术是一项研究人体动作和姿势的技术，它通过摄像头或传感器获取人体的姿态信息，并将其使用在嵌入式系统中。

主要应用领域包括智能家居、虚拟现实、安防监控等。

人体姿态识别与跟踪技术的主要目标是通过对人体的姿态信息进行分析和处理，从而实现对人体动作、位置以及行为的判别和监测。

在嵌入式系统中，人体姿态识别与跟踪技术的实现面临许多挑战。

首先，人体姿态具有多样性和复杂性，不同人的姿态表达各异，这就要求算法能够适应不同人的姿态特征。

其次，嵌入式设备的计算能力和存储容量有限，需要设计高效的算法和数据压缩技术。

此外，嵌入式系统通常工作在资源受限的环境下，要求算法具有较低的计算复杂度和功耗。

当前的人体姿态识别与跟踪技术研究主要集中在两个方向：2D图像姿态估计和3D姿态估计。

2D图像姿态估计通过对人体在2D图像中的姿态信息进行分析和提取，实现对人体动作和状态的跟踪和识别。

常用的方法包括基于深度学习的卷积神经网络（CNN），以及基于特征点、边界框或者轮廓的传统算法。

这些方法具有较高的准确率，但对于一些复杂的姿态和背景噪音处理仍有局限。

相比之下，3D姿态估计能够准确地恢复人体的三维姿态信息，对于复杂场景和运动跟踪更为适用。

通常采用摄像头阵列或深度传感器作为输入，使用模型匹配、深度图像分析等方法进行姿态估计。

人体姿态识别与跟踪技术在嵌入式系统中具有广泛的应用前景。

在智能家居领域，可以利用人体姿态信息实现自动的电器控制和环境感知。

通过对人体动作和位置的跟踪，可以实现对房间里的灯光、空调等设备的自动控制。

此外，人体姿态识别与跟踪技术在虚拟现实和增强现实的应用中也起到重要作用。

步态识别文档

步态识别1. 引言步态识别是一种通过分析人体行走时的步伐特征来识别个体身份或评估其健康状况的技术。

近年来，步态识别被广泛应用于安防领域、人机交互等各个领域。

本文将介绍步态识别的原理、应用场景以及相关技术的发展。

2. 步态识别原理步态识别基于认为每个人的步态是独一无二的。

人的步态是由身体姿势、腿部运动和步行节奏等多个因素共同决定的。

因此，通过分析这些因素的特征，可以对个体进行识别。

步态识别可以分为以下几个步骤：1.数据采集：使用传感器（如加速度计、陀螺仪等）采集个体行走时的数据。

这些数据可以包括加速度、角速度等信息。

2.数据预处理：对采集到的数据进行滤波、噪声消除等处理，以提高后续步态特征的提取准确性。

3.步态特征提取：从预处理后的数据中提取有效的步态特征。

常见的步态特征包括步长、步速、步态周期等。

4.特征选择：根据提取到的步态特征，选择最具有判别能力的特征。

可以使用统计学方法、机器学习方法等进行特征选择。

5.识别模型构建：根据选择的特征，构建步态识别模型。

可以使用传统的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，也可以使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

6.个体识别：使用构建好的模型对个体进行识别。

根据输入的步态特征，模型可以输出一个唯一的身份标识。

3. 步态识别应用场景步态识别可以应用于多个领域，下面列举几个主要的应用场景：3.1 安防领域步态识别可以用于室内安防系统，实现对人员身份的识别。

例如，在公共场所，可以通过分析行人的步态特征，判断其身份是否合法，从而实现对潜在威胁的识别。

3.2 健康监测步态识别可以用于健康监测，特别是老年人和残疾人群体。

通过分析步态特征，可以评估个体的活动能力、平衡能力等指标，为医疗机构提供有效的健康评估工具。

3.3 身份验证步态识别可以作为一种身份验证方式，取代传统的密码、指纹等方式。

每个人的步态是独一无二的，可以用于识别合法用户。

全身步态模型的视触融合步态识别算法

全身步态模型的视触融合步态识别算法
全身步态模型的视触融合步态识别算法是一种综合运用视觉和触觉信息的方法，该算法主要包括以下步骤：
1. 建立全身步态模型：首先需要建立一个全身步态模型，该模型能够根据人体的运动状态和动作特征，将人体分为不同的部分，并建立各部分之间的动力学关系。

这一步通常需要使用机器学习和人工智能技术，对大量的步态数据进行训练和建模。

2. 提取视觉特征：在步态识别中，视觉特征是非常重要的一环。

通过摄像头等视觉设备，可以获取人体的运动状态、姿势、步长、步频等视觉信息。

这些信息将被转化为特征向量，用于后续的步态识别。

3. 提取触觉特征：触觉特征也是步态识别中的重要一环。

通过压力传感器等设备，可以获取人体在不同步态下的足底压力分布情况。

这些信息将被转化为特征向量，用于后续的步态识别。

4. 特征融合：将视觉特征和触觉特征进行融合，得到更全面、准确的人体步态特征。

这一步通常需要使用特征融合算法，将两种特征进行加权或者串联，得到一个综合的特征向量。

5. 分类识别：最后，使用分类器对综合特征向量进行分类识别。

常见的分类器有支持向量机、神经网络等。

在分类器训练过程中，需要使用大量的训练数据，通过不断调整参数和模型结构，提高分类器的准确性和鲁棒性。

以上是全身步态模型的视触融合步态识别算法的基本步骤，具体实现方式可能因应用场景和需求而有所不同。

在实际应用中，还需要考虑算法的实时性、准确性和稳定性等方面的问题。

如何运用AI技术进行人体姿态识别与动作分析

如何运用AI技术进行人体姿态识别与动作分析人体姿态识别与动作分析是近年来计算机视觉领域中备受关注的重要问题。

随着人工智能技术的不断进步和发展，利用AI技术进行人体姿态识别与动作分析已经取得了显著的成果，并逐渐应用于各个领域，如健康管理、运动训练、安防监控等。

本文将介绍如何运用AI技术实现人体姿态识别与动作分析，并探讨其应用前景。

一、人体姿态识别技术的原理与方法1.1 关键点定位方法关键点定位是人体姿态识别中的关键环节之一。

传统方法主要依靠手工设计特征和机器学习算法来完成关键点的定位任务。

然而，由于人体形状和灵活性的多样性，传统方法在复杂场景下容易出现错误定位或遮挡问题。

而基于深度学习的方法则通过卷积神经网络等模型自动提取图像特征，并通过回归或分类算法准确定位关键点。

这种基于深度学习的关键点定位方法具有较高的准确性和鲁棒性，成为当前主流的技术手段。

1.2 姿态表示与匹配方法姿态表示是将人体姿态转换为计算机可识别的形式。

传统方法主要采用关节角度、欧拉角或旋转矩阵等方式来表示人体姿态。

然而，这些表示方式存在信息冗余和不唯一的问题，限制了进一步的分析与应用。

而近年来，基于深度学习模型的姿态表示方法得到了广泛应用。

例如，使用卷积神经网络提取特征，并通过编码器-解码器结构将其映射到低维空间中进行表示。

这种基于深度学习的姿态表示方法具有更好的表达能力和鲁棒性。

二、动作分析技术及应用案例2.1 动作识别方法动作识别是指根据人体运动轨迹或外观特征对人体动作进行分类或识别。

传统方法主要利用时间序列模型（如隐马尔科夫模型）或空间-时间特征提取（如光流法）来完成动作识别任务。

然而，这些方法在处理长时间序列数据时容易出现计算复杂度高、模型泛化能力差等问题。

而基于深度学习的方法则可以通过卷积神经网络或循环神经网络等模型自动提取时间序列中的特征，从而实现高效的动作识别。

2.2 动作生成技术动作生成是指根据已有的运动数据生成新的人体运动。

物联网设备中的人体姿态识别技术介绍

物联网设备中的人体姿态识别技术介绍随着物联网技术的快速发展，物联网设备越来越普及，并在各个领域得到广泛应用。

其中，人体姿态识别技术作为一项关键技术，在物联网设备中发挥着重要作用。

本文将介绍物联网设备中的人体姿态识别技术及其应用。

一、人体姿态识别技术的概述人体姿态识别技术是一种通过物联网设备对人体的动作和姿态进行感知和识别的技术。

通过采集和处理人体的关键节点信息，如人体关节的位置、角度和速度等，可以实现对人体姿态的识别。

这项技术通常通过传感器、摄像头和深度学习算法来实现。

二、人体姿态识别技术的原理1. 传感器技术传感器是人体姿态识别技术中常用的一种感知手段。

通过布置在特定位置的传感器，如加速度传感器、陀螺仪和压力传感器等，可以对人体的动作和姿态进行实时监测和记录。

传感器可以感知到人体的运动状态，并将数据传输给物联网设备进行进一步的处理和分析。

2. 摄像头技术摄像头技术是人体姿态识别技术中使用最为普遍的一种方法。

通过安装摄像头，可以实时捕捉到人体的影像，并通过图像处理和计算机视觉算法来提取人体的关键节点信息。

通过分析人体的动作和姿态，可以实现对人体行为的识别和分析。

3. 深度学习算法深度学习算法是人体姿态识别技术中的核心。

通过建立深度神经网络模型，可以对大量的人体姿态数据进行训练和学习，从而实现对人体姿态的自动识别。

深度学习算法可以通过学习和分析大量的数据，提取特征并建立模型，以实现对不同姿态的准确识别。

三、人体姿态识别技术的应用1. 健康管理人体姿态识别技术可以应用在健康管理领域。

通过物联网设备实时监测人体的姿态和动作，可以对人体的身体状态进行评估和监测。

例如，在健身房中，可以通过人体姿态识别技术来监测用户的运动姿势是否正确，帮助用户改善训练效果和避免运动损伤。

2. 智能家居人体姿态识别技术可以应用在智能家居领域。

通过物联网设备对家居环境进行感知和分析，可以实现智能化的控制。

例如，在客厅中安装摄像头，可以通过人体姿态识别技术来实现对灯光、空调和音响等设备的智能控制。

人体姿态识别技术及应用

人体姿态识别技术及应用随着科技的发展，人体姿态识别技术越来越成熟并且得到广泛应用。

这种技术通过使用计算机视觉和机器学习算法来识别人的身体姿态，从而提供各种应用场景。

在这篇文章中，我们将探讨人体姿态识别技术的工作方式，应用场景以及未来发展趋势。

一、技术工作原理人体姿态识别技术背后的基本思想是一组算法，它可以使用摄像头捕获的图像数据来确定人体的姿态。

该技术可以分为两个主要组成部分: 姿态估计和动作识别。

姿态估计涉及确定人体姿态的基本元素，包括身体部位的位置、方向和角度。

有许多算法可以用于姿态估计，包括随机森林、支持向量机和深度学习。

动作识别是基于人体姿态估计的结果，并将其应用于不同的场景。

例如，可以识别人类是走路还是跑步，甚至可以识别人类正在做哪些类型的运动。

在动作识别方面，神经网络是一种常用的算法。

二、应用场景人体姿态识别技术有许多应用场景。

以下是其中的几个例子:1. 生物医学工程: 人体姿态识别技术可用于推导人体力学模型、识别疾病和评估运动员的表现。

2. 安防系统: 人体姿态识别技术可用于检测和识别嫌疑人，例如在机场、车站、商场等场合中。

另外，该技术也可以用于监测危险情况。

3. 体育运动: 运动员可以使用人体姿态识别技术来检测和评估自己的表现。

这种技术也可以用于教练员来监督训练和矫正技术。

4. 虚拟现实: 通过人体姿态识别技术，可以让玩家在游戏中以身体为基础来进行各种动作。

5. 交互设计：人体姿态识别技术还可以用于交互式产品和服务的设计。

例如手势识别技术，能够根据手势进行命令控制，让用户与设备进行更自然的交互。

三、未来展望随着深度学习技术的不断推进和硬件技术的进步，人体姿态识别技术的识别精确度将会继续提高。

未来，我们有理由相信，人体姿态识别技术将会在更多的领域得到应用。

目前，人体姿态识别技术还面临一些挑战。

例如，在复杂环境下，人体姿态识别技术的精度还有待提高。

另外，由于隐私问题，如何在保证识别精度的同时，保护用户的隐私是一个需要解决的问题。

嵌入式系统在医疗仪器中的应用

嵌入式系统在医疗仪器中的应用随着科技的不断发展，嵌入式系统在各个领域的应用越来越广泛，医疗领域也不例外。

医疗仪器的嵌入式系统可以提供高度的智能化、精确度和可靠性，对医疗诊断和治疗起到了重要的作用。

1.床旁监护仪：床旁监护仪是医院内必备的设备之一，它通过嵌入式系统实时地监测患者的生命体征如心率、血压、呼吸等，还能监测患者的氧气饱和度、血糖水平等其他重要参数。

嵌入式系统可以快速收集这些数据并提供图表，帮助医生实时了解患者的病情，及时做出诊断和治疗决策。

2.手术机器人：手术机器人是近年来医疗技术的新兴领域，它能够帮助医生进行复杂精细的手术操作。

手术机器人依赖于嵌入式系统来实现高度精确的运动控制和手术步骤的规划。

嵌入式系统可以根据医生的指令进行自动化操作，减少手术风险和误差，并提供更高的手术成功率。

3.病历管理系统：病历管理系统是现代医院中必不可少的工具之一，它通过嵌入式系统实现了病历的电子化管理。

病历管理系统可以收集、存储和共享患者的病历信息，包括病史、影像资料、实验室检测结果等。

嵌入式系统可以提供高度可靠性的数据存储和安全性的数据传输，确保患者信息的隐私和安全。

4.药物输送系统：药物输送系统是在病院或药房中用于自动化输送药物的设备。

嵌入式系统可以确保药物的精确剂量和正确输送的顺序，避免药物误用和交叉感染的风险。

嵌入式系统还可以与药物库存管理系统连接，自动监测库存并提供药物的重新订购提示，提高药物管理的效率和准确性。

除了以上的应用，嵌入式系统还广泛用于医疗器械的控制系统、图像识别系统、医学影像处理等领域。

例如，嵌入式系统可以使X光机、CT扫描仪等医疗影像设备更加智能化和高效率。

它可以加快图像的处理速度、提高图像的清晰度，并辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。

在医疗领域中，嵌入式系统的应用为患者和医生提供了更高质量和更智能化的医疗服务。

它能够增强医疗设备的功能，提高操作的准确性和效率，同时也降低了医疗事故和误诊的风险。

步态识别的综述

步态识别的综述步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。

它利用人体的步态信息作为生物特征来进行身份验证和监测。

步态识别在安全领域、医疗领域和智能交通领域等方面有着广泛的应用。

本文将对步态识别的原理、方法和应用进行综述。

我们来了解一下步态识别的原理。

步态是人体行走时身体的运动模式，包括步幅、步频、步态周期等特征。

步态识别利用人体的这些运动特征，通过分析和比较不同个体之间的差异，来识别和辨别个体身份。

步态识别的原理主要基于人体运动中的动力学和动力学特征，包括人体的加速度、角速度和关节角度等参数。

在步态识别的方法方面，目前主要有两种常用的方法：基于传感器的方法和基于图像的方法。

基于传感器的方法是通过在身体的关键部位（如腰部、腿部）安装加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体的运动数据。

然后，通过对这些数据进行处理和分析，提取出特征并进行模式匹配，来实现步态识别。

基于图像的方法则是通过采集人体行走时的图像或视频，利用计算机视觉技术来提取人体的轮廓和运动信息，然后进行步态识别。

步态识别在安全领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于身份验证和出入控制，通过分析个体的步态信息，来判断其是否为合法用户。

步态识别还可以用于犯罪侦察和监测，通过比对不同场景中的步态数据，来识别和追踪嫌疑人。

此外，步态识别还可以应用于医疗领域。

例如，它可以用于老年人跌倒检测和预防，通过监测老年人的步态特征，来判断其是否存在跌倒风险，并及时采取措施。

步态识别还可以用于疾病诊断和康复监测，通过分析患者的步态特征，来评估其疾病的严重程度和康复效果。

除了安全和医疗领域，步态识别还在智能交通领域有着广泛的应用。

例如，它可以用于行人检测和行人跟踪，通过分析行人的步态特征，来识别和跟踪行人的运动轨迹。

步态识别还可以用于交通监管和交通流量统计，通过分析行人的步态特征，来判断交通违规行为和统计人流量。

步态识别是一种通过分析人体运动特征来识别个体身份的技术。

计步器的工作原理

计步器的工作原理计步器是一种常见的便携式电子设备，用于计算和记录人体行走步数。

它通过内置的加速度传感器来检测人体的运动，并将其转化为步数。

下面将详细介绍计步器的工作原理。

1. 加速度传感器计步器内置了一个加速度传感器，通常是三轴加速度传感器。

这种传感器可以测量物体的加速度，包括重力加速度和线性加速度。

计步器使用加速度传感器来检测人体的运动状态。

2. 步态识别算法计步器内部运行着一种称为步态识别算法的软件程序。

这个算法通过分析加速度传感器接收到的数据，识别出人体的步行动作。

3. 步行特征步态识别算法通过分析加速度传感器接收到的数据，识别出人体的步行特征。

步行特征包括步幅、步频、步行姿势等。

4. 步数计算根据步态识别算法分析得到的步行特征，计步器可以准确地计算出人体的步数。

计步器通常会将计算得到的步数显示在设备的屏幕上。

5. 数据存储和显示计步器通常具有内置的存储器，可以存储一定时间内的步数数据。

一些高级计步器还可以通过无线连接将数据传输到智能手机或电脑上进行进一步分析和展示。

6. 能量消耗估算一些计步器还可以根据步行的步数和运动的强度估算出人体的能量消耗。

这个功能对于进行健身和减肥的人来说非常有用。

7. 其他功能除了计步功能外，一些计步器还具有其他功能，如心率监测、睡眠监测、距离测量等。

这些功能可以提供更全面的健康数据。

总结：计步器通过内置的加速度传感器和步态识别算法，能够准确地计算人体的步数。

它是一种简单而实用的健康监测设备，可以帮助人们掌握自己的运动情况，促进健康生活方式的养成。

步态识别的应用领域

步态识别的应用领域
步态识别（Gait Recognition）是一种通过分析人的走路方式来识别其身份的技术。

相比传统的身份识别方法，如指纹识别、面部识别等，步态识别具有不可伪造性、远距离性、非接触性等优势，已经得到越来越广泛的应用。

在公安安防领域，步态识别技术可以应用于人员管理、犯罪侦查等方面。

通过安装在公共区域的摄像头，可以对经过的行人进行步态识别，确保敏感区域的安全。

在犯罪侦查中，可以结合监控录像对犯罪嫌疑人进行步态识别，从而辅助警方追逐和抓获罪犯。

在体育运动领域，步态识别技术可以应用于身体健康监测、运动训练等方面。

一些生产厂家已经推出了智能手环等产品，可以通过步态识别技术对用户的步态数据进行实时分析，来监测用户的身体健康状况。

在运动训练中，通过分析运动员的步态，可以优化训练计划，提高运动员的表现和竞争力。

在智能出行领域，步态识别技术可以应用于智慧出行、交通管理等方面。

通过在地铁站、汽车站等人流密集区域安装摄像头，可以对乘客的步态进行识别，匹配个人智能设备上的账户信息，实现快速通关或付费等功能。

在交通管理方面，步态识别技术可以用于识别交通违规行为，提高交通流畅度和安全性。

综上所述，步态识别技术已经被广泛应用于各个领域，有着良好的前景和市场潜力。

基于嵌入式平台的行人行为检测系统设计

第１３卷㊀第８期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．８㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年８月㊀Ａｕｇ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０８－００３７－０８中图分类号：ＴＰ３９１．９文献标志码：Ａ基于嵌入式平台的行人行为检测系统设计张文卓，尉天成，陈小锋（西北工业大学自动化学院，西安７１００７２）摘㊀要：为了提高监控系统的实时性㊁减少人力资源的消耗，设计开发了基于多核ＤＳＰ平台的行人异常行为检测系统㊂通过对ＶｉＢｅ算法的改进，解决了ＶｉＢｅ算法出现的死区，实现了对运动区域的提取㊂其次，针对单一特征在行人检测过程中存在的问题，基于ＨＯＧ特征和Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征的特点，设计了基于串行级联方式的ＨＯＧ特征和Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征融合方法形成优势互补，保证行人检测的准确率㊂然后，针对传统的Ｈｕ矩不具备尺度不变性因而不能适应图像缩放场景的问题，改进了Ｈｕ不变矩，消去比例因子，并提升了尺度不变性；提出了基于改进后的Ｈｕ矩不变性的行人异常行为检测算法，实现了几种行人行为的识别㊂最后，设计了基于多核ＤＳＰ平台的行人异常行为检测系统㊂通过实验测试，验证了系统功能的有效性㊂关键词：ＶｉＢｅ算法；行人检测；特征融合；ＴＭＳ３２０Ｃ６６７８；Ｈｕ矩不变性ＤｅｓｉｇｎｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｅｍｂｅｄｄｅｄｐｌａｔｆｏｒｍＺＨＡＮＧＷｅｎｚｈｕｏ，ＷＥＩＴｉａｎｃｈｅｎｇ，ＣＨＥＮＸｉａｏｆｅｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉᶄａｎ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎａｂｎｏｒｍａｌｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅＤＳＰｐｌａｔｆｏｒｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．ＴｈｒｏｕｇｈｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅＶｉＢｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｄｅａｄｚｏｎｅｏｆｔｈｅＶｉＢｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｏｌｖｅｄ，ａｎｄｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎｉｓｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｉｎｇｌｅｆｅａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＨＯＧｆｅａｔｕｒｅａｎｄＨａａｒ－ｌｉｋｅｆｅａｔｕｒｅ，ａＨＯＧｆｅａｔｕｒｅａｎｄＨａａｒ－ｌｉｋｅｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓｅｒｉａｌｃａｓｃａｄｅｍｅｔｈｏｄａｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｆｏｒｍｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙａｄｖａｎｔａｇｅｓｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎ，ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＨｕｍｏｍｅｎｔｄｏｅｓｎｏｔｈａｖｅｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｃｅ，ｔｈｕｓｃａｎｎｏｔａｄａｐｔｔｏｔｈｅｉｍａｇｅｓｃａｌｉｎｇｓｃｅｎｅ，ｔｈｅＨｕｉｎｖａｒｉａｎｔｍｏｍｅｎｔｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ，ｔｈｅｓｃａｌｅｆａｃｔｏｒｉｓｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｃａｌｅｉｎｖａｒｉａｎｃｅｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｒｅａｆｔｅｒ，ＡｎｉｍｐｒｏｖｅｄｐｅｄｅｓｔｒｉａｎａｎｏｍａｌｙｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＨｕｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｃｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｓｅｖｅｒａｌｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｂｅｈａｖｉｏｒｓａｒｅｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｐｅｄｅｓｔｒｉａｎａｂｎｏｒｍａｌｂｅｈａｖｉｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅＤＳＰｐｌａｔｆｏｒｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｔｅｓｔｓ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔＶｉＢｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ；ＴＭＳ３２０Ｃ６６７８；Ｈｕｍｏｍｅｎｔｉｎｖａｒｉａｎｃｅ作者简介：张文卓（１９９８－），男，硕士研究生，主要研究方向：图像识别㊁深度学习；尉天成（１９９７－），男，工程师，主要研究方向：嵌入式系统；陈小锋（１９７４－），男，博士，副教授，主要研究方向：机器视觉㊁嵌入式系统开发㊂通讯作者：陈小锋㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｚｗｅｎｚｈｕｏ＠ｍａｉｌ．ｎｗｐｕ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－０８－１７０㊀引㊀言视频是图像信号在时域的扩展和延续，随着计算机视觉学科的发展，越来越多视频中的信息可以通过一定的特征来进行提取和应用㊂近年来，基于视频的人体异常行为分析和检测已经成为计算机视觉领域的热门研究方向，其主要内容是利用计算机视觉技术对视频中的人体行为进行语义特征分析，量化并形成行为表达［１］㊂现已在智能视频监控系统㊁自动驾驶㊁智能人机交互等方面获得广泛应用㊂研究可知，本世纪以来，计算机性能的不断优化和交通智能化的快速发展为行人异常行为检测技术提供了契机㊂行人异常行为检测技术的相关研究也陆续推出了多项成果㊂Ｍｏｅｓｌｕｎｄ等学者［２］把人体行为检测分成４种基本类型，包括元动作㊁个人行为㊁交互行为㊁群体行为㊂Ｇｉｏｒｎｏ等学者［３］提出了一种基于大型视频异常检测的判别框架，将异常事件定义为与同一视频中的其他示例的不同示例㊂Ｉｏｎｅｓｃｕ等学者［４］提出了通过去遮掩的方式在视频中捕捉异常事件㊂Ｔｒａｎ等学者［５］提出了一种基于大规模监督视频数据集的深度三维卷积网络时空特征学习方法㊂Ｈａｓａｎ等学者［６］提出了利用传统手工制作的时空局部特性学习一个完全连接的自动编码器，并建立了一个完全卷积的前向自动编码器来学习局部特征和分类器㊂Ｘｕ等学者［７］提出了一种用于复杂视频场景中异常事件检测的无监督深度学习框架㊂Ｇｕａｎ等学者［８］用光流法对行为进行全局描述，通过假设连续２帧图像之间没有光照变化，表征连续２帧中的显式运动模式㊂考虑到作为低功耗微处理器的ＤＳＰ有着系统可靠性高㊁灵活性高㊁编程难度较小等优势，国内外的研究学者和团队也提出了基于ＤＳＰ的一系列设计方案㊂赵渊［９］采用混合高斯背景建模和运动目标检测跟踪等算法，并通过ＣＣＳ编译器优化㊁软件流水优化㊁算法代码优化㊁ＴＩ相关函数库的使用等优化手段，在ＤＭ６４３７硬件平台上实现了完整的视频目标跟踪系统㊂刘哲夫在ＤＭ６４３７嵌入式ＤＳＰ平台上，通过对相关模块的运行周期进行分析，结合硬件平台的特性，设计了一种有效的行人检测系统㊂戴毅［１０］利用ＤＭ８１６８硬件平台，提出一种前景增强检测算法结合Ｃｅｎｔｒｉｓｔ算子的行人分类检测算法，实现了行人的有效检测㊂Ｋｅｈｔａｒｎａｖａｚ等学者［１１］设计了一种针对等待过马路的行人的检测系统，并在ＴＭＳ３２０Ｃ４０平台上进行了开发和实现㊂Ｗａｎｇ等学者［１２］基于ＴＭＳ３２０Ｃ６４５５平台，提出了一种基于小波金字塔分解的算法，通过多目标视觉跟踪器实现多目标检测㊂许德衡等学者［１３］对基于ＤＭ６４３７的行人检测硬件平台进行了设计，研究了一种能够检测路人行为并发出警告的ＤＳＰ汽车辅助驾驶行人自动检测系统㊂１㊀行人检测算法设计１．１㊀基于改进的ＶｉＢｅ算法进行运动目标检测ＶｉＢｅ（ＶｉｓｕａｌＢａｃｋｇｒｏｕｎｄＥｘｔｒａｃｔｏｒ）算法是一种像素级的图像处理算法㊂不同于高斯混合模型等基于模型的方法，ＶｉＢｅ算法是基于样本的方法［１４－１５］，用于前景检测并进行背景建模㊂需要指出的是，本方法是对每个像素点存储了一个样本集，样本集中存储了该像素点的历史数据和相邻点的数据，从而判断是否属于背景点㊂该方法不涉及浮点数和对算力要求较高的乘除法，计算量小，适合运用在嵌入式平台上㊂ＶｉＢｅ算法的优势在于运算简单㊁易于实现，在检测效率和效果上都优于传统的运动目标检测算法㊂但是存在着图像死区的问题，影响使用㊂传统ＶｉＢｅ算法出现的死区现象如图１所示㊂研究可知，在ＶｉＢｅ算法中，如果视频第一帧含有运动目标，该像素也会用来填充背景像素，在前景像素分类过程中，就会出现死区现象㊂第一帧图像中行人的初始位置在一段时间内被当成前景，虽然在此后的更新中会被正确划分为背景区域，但这个过程比较缓慢，见图１（ａ），在第１０帧时死区的存在还是比较明显的；由图１（ｂ）可看到，在第１００帧图像时，图像死区现象开始明显减缓，但仍存在；由图１（ｃ）可看到，一直到１７５帧时，图像死区才完全消失㊂（a）第10帧图像和死区图像（b）第100帧图像和死区图像（c）第175帧图像和死区图像图１㊀传统ＶｉＢｅ算法出现的死区现象Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｄｅａｄｚｏｎｅｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｏｆｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＶｉＢｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ㊀㊀本文采用获取前景运动属性的策略，如果一个像素点在之前更新中被判定为前景点，则在此后特定次更新之内不将该点纳入背景样本集中；但该点被判定为前景点超过这个次数，则更新其为背景区域像素点，从而在一定程度上缓解死区现象㊂具体步骤为：（１）算法初始化㊂首先使用变量Ｂ０（ｉ，ｊ）保存每个像素是否为初始的背景模型，若该点为第一帧图像的背景模型，则置为１；否则置为０㊂另外对初始图像的各个像素都使用一一对应的变量Ｃｉ（ｉ，ｊ）专门保存该像素点被判定为符合条件点的次数，作为前景点计数器㊂（２）前景检测㊂利用ＶｉＢｅ算法，分离前景和背景㊂（３）背景更新㊂经过前景检测，如果某像素点被判断为背景像素，则用来更新背景模型；若为前景区域，对比是否是初始的背景区域，若是则将原始背８３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀景区域内的像素替换为当前背景区域内的像素，并将标志位Ｂ０（ｉ，ｊ）置为０㊂（４）死区判定㊂如果某像素点满足以下条件：①当前被判断为前景点㊂②不是初始的背景模型㊂③与上一帧同一位置像素值Ｉｉ－１（ｘ，ｙ）之差的绝对值小于ＴＳＤ，则将前景点计数器Ｃｉ（ｉ，ｊ）加１；否则将其减半㊂直到Ｃｉ（ｉ，ｊ）ȡＫ时，则认为该点为死区，此处Ｋ＝１０，Ｃｉ（ｉ，ｊ）的更新逻辑见式（１）：Ｃｉ（ｉ，ｊ）＝｛Ｃｉ－１（ｉ，ｊ）＋１，｜Ｉｔ（ｉ，ｊ）－Ｉｔ－１（ｉ，ｊ）｜＜ＴＳＤＣｉ（ｉ，ｊ）／２，其他（１）㊀㊀（５）死区抑制㊂对于被判定为死区的区域，使用当前检测得到的该区域像素值代替背景模型像素值，将计数器Ｃｉ（ｉ，ｊ）置为０㊂抑制ＶｉＢｅ算法死区总体流程如图２所示㊂经过以上的步骤，抑制死区的效果较为明显，效果见图３㊂对比图１，可见当视频在第１０帧时，出现死区现象；在第３４帧时，死区已基本不存在；在第１００帧时，死区早已完全消失，而此时未经处理的ＶｉＢｅ算法死区仍然存在㊂全部视频帧处理完成?传统V i B e 算法运动检测下一帧图像开始当前帧处理完成？结束是是是是否是否否否处理下一像素更新背景模型替换背景模型更新背景模型计数器清零前景像素?标志位为0?计数器大于K ？满足公式（1）？否是否图２㊀抑制ＶｉＢｅ算法死区流程Ｆｉｇ．２㊀ＰｒｏｃｅｓｓｏｆｓｕｐｐｒｅｓｓｉｎｇｄｅａｄｚｏｎｅｏｆＶｉＢｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ（a ）第10帧图像和死区图像（b ）第34帧图像和死区图像（c ）第100帧图像和死区图像图３㊀改进后的ＶｉＢｅ算法死区抑制情况Ｆｉｇ．３㊀ＴｈｅｄｅａｄｚｏｎｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄＶｉＢｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ㊀㊀经过改进ＶｉＢｅ算法对死区的抑制和闭运算操作，得到了较为清晰的前景区域，本文将前景区域作为感兴趣区域，通过对二值化后，求连通域的正外界矩形，即完成了所需感兴趣区域的提取㊂１．２㊀ＨＯＧ特征和Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征融合在行人检测场景中，传统的Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征对目标的纹理比较敏感，对水平和竖直的目标特征进行描述，缺点是准确性容易受到光照强度的干扰，且其对行人轮廓的描述效果一般；ＨＯＧ特征可以对梯度方向进行表示，对于局部明暗不同的情况，通过使用单一的检测特征进行行人检测难以满足要求，需要采取措施提升检测效果㊂根据２种特征的特点，本文使用ＨＯＧ特征进行行人的轮廓的检测，再使用Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征进行行人上半身检测，２种特征通过串行级联的方式进行组合㊂首先使用ＨＯＧ特征描述行人轮廓，为了提高通过率，本文使用包含下半身遮挡的数据集进行训练，以便提高行人识别率，代价是虚警率随之变高㊂在此后的判断中，使用Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征对行人上半身进行再次识别，对比全身识别可以提高计算速度㊁减少运算量㊂对上半身Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征进行训练时，采用简单数据集进行训练，需要对其中上半身区域进行裁剪㊂当通过２次判断之后，就可以检测出行人检测结果，标注出行人所在区域㊂具体级联方法如图４所示㊂９３第８期张文卓，等：基于嵌入式平台的行人行为检测系统设计非行人行人区域标定H O G 特征轮廓检测H a a r 特征头肩检测行人行人头肩确认是否否是图４㊀ＨＯＧ和Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征穿行级联Ｆｉｇ．４㊀ＣｒｏｓｓｃａｓｃａｄｅｏｆＨＯＧａｎｄＨａａｒ－ｌｉｋｅｆｅａｔｕｒｅｓ㊀㊀使用上述特征融合后的检测方法进行检测，检测样本为ＩＮＩＲＡ行人数据库中的测试样本，针对此测试集的测试结果见表１㊂㊀㊀由表１中数据可知，传统的３种描述特征应用在行人检测的场景中，ＨＯＧ特征的检测效果最优，Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征次之，而ＬＢＰ特征虽速度快㊁但效果最差㊂本文使用串行级联的方式将ＨＯＧ特征和Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征结合的检测方法可以提升行人检测的性能，在提升识别率的同时将误检率和虚警率控制得较低㊂表１㊀行人检测效果统计Ｔａｂ．１㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ特征类型行人总数实际识别数量人识别准确率／％误检率／％召回率／％虚警率／％ＨＯＧ５２６８９．３４．３９１．３７．７Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ５８９５１３８７．１５．１９０．８８．９ＬＢＰ４９６８４．６８．７８７．５１１．７本文算法５３１９０．２３．５９４．２５．２２㊀行人异常行为检测算法设计２．１㊀行人异常行为检测Ｈｕ不变矩及其改进图像的矩特征是指矩特征算子在特定的图像中有关几何特征的性质，简称几何矩㊂通常将图像在缩放㊁平移和旋转等操作之后仍然保持不变的矩算子特征称为不变矩，常见的７个Ｈｕ不变矩为：Ｍ１＝η２０＋η０２Ｍ２＝（η２０－η０２）２＋４η２１１Ｍ３＝（η３０－３η１２）２＋（３η２１－η０３）２Ｍ４＝（η３０＋η１２）２＋（η２１＋η０３）２Ｍ５＝（η３０－３η１２）（η３０＋η１２）［（η３０＋η１２）２－３（η２１＋η０３）２］＋（３η２１－η０３）（η２１＋η０３）［３（η３０＋η１２）２－（η２１＋η０３）２］Ｍ６＝（η２０－η０２）［（η３０＋η１２）２－（η２１＋η０３）２］＋４η１１（η３０＋η１２）（η２１＋η０３）Ｍ７＝（３η２１－η０３）（η３０＋η１２）［（η３０＋η１２）２－３（η２１＋η０３）２］＋（３η２１－η０３）（η２１＋η３０）［３（η３０＋η１２）２－（η２１＋η０３）２］（２）对于离散ｆ（ｘ，ｙ）数字图像的７个Ｈｕ矩组，设其进行比例因子为λ的缩放变换，可以得到：㊀ｘᶄ－ｘᶄ＝λｘ－λðＭＸ＝１ðＮＹ＝１ｘｆ（ｘ，ｙ）ðＭｘ＝１ðＮｙ＝１ｆ（ｘ，ｙ）＝λ（ｘ－ｘ）（３）经过变换之后的中心矩和标准化中心矩变为：μｐｑᶄ＝ðＭｘ＝１ðＮｙ＝１（λｘ－λ ｘ）ｐ（λｙ－λ ｙ）ｑｆ（λｘ，λｙ）＝λｐ＋ｑðＭｘ＝１ðＮｙ＝１（ｘ－ｘ）ｐ（ｙ－ｙ）ｑｆ（ｘ，ｙ）＝λｐ＋ｑμｐｑ（４）㊀㊀㊀㊀ηｐｑᶄ＝μｐｑᶄ（μ００ᶄ）λ＝λｐ＋ｑ＋２ηｐｑ（５）由式（４）式（５）可知，尺度变换之后的中心矩μｐｑᶄ和标准化中心矩ηｐｑᶄ随着比例系数发生了变化，且同ｐ㊁ｑ㊁λ的值有关㊂根据式（２）给出的Ｈｕ矩的定义，可知在离散数字图像场景中，传统的７个Ｈｕ矩不具有尺度不变性㊂为了消去比例系数λ，构造新的不变矩组：Φ１＝Ｍ２ᶄ（Ｍ１ᶄ）２＝Ｍ２Ｍ１２Φ２＝Ｍ３ᶄ（Ｍ１ᶄ）３＝Ｍ３Ｍ１３Φ３＝Ｍ４ᶄ（Ｍ１ᶄ）３＝Ｍ４Ｍ１３Φ４＝Ｍ５ᶄ（Ｍ１ᶄ）６＝Ｍ５Ｍ１６Φ５＝Ｍ６ᶄ（Ｍ１ᶄ）４＝Ｍ６Ｍ１４Φ６＝Ｍ７ᶄ（Ｍ１ᶄ）６＝Ｍ７Ｍ１６ìîíïïïïïïïïïïïïïïïïïïï（６）㊀㊀式（６）中的６个不变矩组消去了比例因子，具０４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀有平移㊁旋转和尺度不变性㊂２．２㊀基于Ｈｕ矩不变性行人异常行为识别算法本小节通过实验验证改进后的Ｈｕ矩对行人动作的判别㊂为了降低运算量，提高计算准确度，本文使用提取到的行人动作的二值图像进行判别㊂首先对正常行走的３帧图像进行验证，如图５所示，提取３幅图像的Ｈｕ特征值，得到的结果见表２㊂（a）（b）（c）图５㊀正常行走二值图像Ｆｉｇ．５㊀Ｂｉｎａｒｙｉｍａｇｅｏｆｎｏｒｍａｌｗａｌｋｉｎｇ表２㊀正常行走的Ｈｕ特征值Ｔａｂ．２㊀ＨｕｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｌｕｅｓｏｆｎｏｒｍａｌｗａｌｋｉｎｇＨｕ特征值图像ａｂｃｌｇ｜Φ１｜－０．２０２３－０．２２４５－０．２１７０ｌｇ｜Φ２｜－１．４１４９－１．６７７３－１．４８２５ｌｇ｜Φ３｜－１．４３４７－１．４６９８－１．４７０９ｌｇ｜Φ４｜－２．９９４１－３．２６８４－２．８５１２ｌｇ｜Φ５｜－１．５５７３－１．５９４４－１．６１９７ｌｇ｜Φ６｜－３．０２７２－２．８９９１－２．９６８７㊀㊀本文使用ＫＴＨ数据集作为样本数据集［１６］，由于其不含弯腰㊁下蹲㊁摔倒动作，因此使用自己拍摄的３００幅图像作为增补样本数据集，使用自己拍摄的一段２ｍｉｎ５４ｓ长的视频作为测试数据，包含了行走㊁弯腰㊁下蹲㊁摔倒几种动作，每个动作提取５０个测试数据，得到的特征值如图６所示㊂测试数据最终的识别准确率见表３，将７种不同的行为，与样本数据集中的动作进行对比，通过欧式距离进行交叉匹配㊂㊀㊀由表３分析可知，基于原始Ｈｕ矩的动作检测结果准确性一般，对下蹲动作的检测准确率只有７０％；而改进后的Ｈｕ矩对不同动作的检测准确率均有提升，主要原因就在于改进后的Ｈｕ矩具有尺度不变性，因而对视频画面中行人占比大小具有良好的适应性㊂表３㊀动作检测准确率结果Ｔａｂ．３㊀Ａｃｃｕｒａｃｙｒｅｓｕｌｔｓｏｆｍｏｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ％动作矩类型原始Ｈｕ矩改进Ｈｕ矩行走７８．０８８．０弯腰７４．０８２．０下蹲７０．０８０．０摔倒８４．０９２．０平均７６．５８５．５行走弯腰下蹲摔倒拳击鼓掌挥手43210123456改进后的H u矩特征序号特征值图６㊀不同姿态Ｈｕ矩组特征图Ｆｉｇ．６㊀ＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆＨｕｍｏｍｅｎｔｇｒｏｕｐｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｔｔｉｔｕｄｅ３㊀系统在ＤＳＰ平台的实现３．１㊀程序设计与移植在本文中，要进行行人异常行为检测研究，依次需要实现的算法有感兴趣区域提取㊁行人检测㊁以及行为的判别㊂基于前文理论分析，按照均衡负载的原则，将整体任务分配为以下几个子任务：通过改进型ＶｉＢｅ算法进行前景检测㊁感兴趣区域提取㊁基于ＨＯＧ特征的行人区域筛选㊁基于Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征的行人检测㊁改进型Ｈｕ矩的计算㊂为了保证核间通信的时效性，在数据流的基础上，设计了适用于多核场景的并行处理框架，如图７所示㊂该框架的特点为：（１）使用核间中断的方式进行同步触发，相较于传统的同步脉冲触发的方式实现简单㊂（２）第一帧数据需要首先填满整个模型，以串行方式来驱动，而其余帧数据按照后驱机制的方式驱动㊂前驱机制使用到的核间中断ＩＤ为１６，后驱机制中的核间中断ＩＤ各不相同㊂１４第８期张文卓，等：基于嵌入式平台的行人行为检测系统设计（３）并行处理的实现可以使得多核的利用率大大提升，在８个核的子任务分配均衡的理想情况下，处理一帧完整数据的耗时最多可以减少到原来的１／４，提高任务处理效率㊂核间中断核间中断核间中断核间中断核间中断核间中断内核0内核1内核2内核3内核4内核5N D K接收图片M S M输入32641282565121616161616运动目标检测感兴趣区域提取行人轮廓检测行人头肩检测H u 特征值计算输出图７㊀多核并行框架下的程序流程Ｆｉｇ．７㊀Ｐｒｏｇｒａｍｆｌｏｗｕｎｄｅｒｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅｐａｒａｌｌｅｌｆｒａｍｅｗｏｒｋ㊀㊀当特定核完成子任务后，该核共享内存区的数据已被处理过，失去了时效性，可以被覆盖㊂从图像接收㊁运动检测㊁感兴趣区域提取㊁行人轮廓检测㊁行人头肩检测㊁Ｈｕ矩特征值计算对被检测目标进行分析㊂研究中给出的对该程序中的数据实时性进行分析的过程如图８所示㊂感兴趣区域检测感兴趣区域检测感兴趣区域检测感兴趣区域检测感兴趣区域检测行人轮廓检测行人轮廓检测行人轮廓检测行人轮廓检测行人头肩检测行人头肩检测行人头肩检测H u 矩特征值计算H u 矩特征值计算运动检测运动检测运动检测运动检测运动检测运动检测图像接收图像接收图像接收图像接收图像接收图像接收图像接收1234567内核帧序号C o r e 0C o r e 1C o r e 2C o r e 3C o r e 4C o r e 5图８㊀多核并行处理实时性分析Ｆｉｇ．８㊀Ｒｅａｌｔｉｍｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ㊀㊀除了第一帧数据填满整个６个核的过程中是串行执行外，其余帧均处于多核并行的状态㊂设当前帧为第Ｎ帧，各个核均在执行运行，即处于满载状态，以上６个核的状态如下：（１）核５响应来自核４的ＩＤ为１６的核间中断，对当前第Ｎ帧进行改进后Ｈｕ矩的计算，最终得到２４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀当前行为的特征值㊂当第Ｎ帧处理完成后，发送ＩＤ为５１２的核间中断，触发核４进行行人检测操作㊂（２）核４接收到ＩＤ为５１２的核间中断，对第Ｎ＋１帧数据执行Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征行人检测，完成处理之后向核５发送ＩＤ为１６的核间中断，触发第（１）步操作；发送ＩＤ为２５６的核间中断触发核３进行ＨＯＧ特征行人检测㊂（３）核３接收到ＩＤ为２５６的核间中断，对Ｎ＋２帧数据执行ＨＯＧ特征行人检测，完成后向核４发送ＩＤ为１６的核间中断，触发（２）所述操作；发送ＩＤ为１２８的核间中断触发核１进行感兴趣区域提取㊂（４）核２收到ＩＤ为１２８的核间中断，对第Ｎ＋３帧进行感兴趣区域提取㊂完成后发送ＩＤ为６４的核间中断触发核１操作㊂（５）核１接收到ＩＤ为６４的核间中断，对第Ｎ＋４帧数据执行ＶｉＢｅ算法，为后续操作提供数据；向核０发送ＩＤ为３２的核间中断触发核０工作㊂（６）核０接收到ＩＤ为３２的核间中断，开始接受第Ｎ＋５帧图像并保存，完成后发送ＩＤ为１６的核间中断通知核１已完成接受，可以开始处理㊂通过以上操作，实现了多核并行图像处理操作㊂３．２㊀实验结果分析本文所采用的Ｃ６６７８ＤＳＰ开发板由于不具备视频输入输出接口，因此为了分析视频序列设计了检测系统，其架构图和实物图分别如图９㊁图１０所示㊂本文使用ＱｔＣｒｅａｔｏｒ集成开发环境搭建了上位机，其功能是通过千兆网口和ＤＳＰ开发板建立ＴＣＰ通信，向ＤＳＰ开发板发送图像数据，接收到ＤＳＰ回传的图像数据进行显示㊂Ｃ６６７８ＤＳＰ运行行人异常行为检测算法，并将检测后的结果通过千兆网口发送回上位机㊂千兆网口J T A G 异常行为检测算法C 6678开发板仿真器下载调试上位机图９㊀系统架构图Ｆｉｇ．９㊀Ｓｙｓｔｅｍａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ㊀㊀本文选取了ＫＴＨ数据集中大小为１６０ˑ１２０视频和通过手机拍摄的３段大小为９６０ˑ５４０的视频作为测试数据，拍摄的测试数据通过摄像头平时静止拍摄，分为３个不同的场景，其中包含了行走㊁跑步两种正常动作以及弯腰㊁下蹲㊁摔倒㊁挥手和拳击五种异常动作㊂正常行走和摔倒场景的测试结果如图１１所示㊂图１０㊀系统实物图Ｆｉｇ．１０㊀Ｐｈｙｓｉｃａｌｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ（ａ）正常行走（ｂ）摔倒图１１㊀检测系统Ｆｉｇ．１１㊀Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ㊀㊀当系统检测出值得注意的异常行为，包括挥手㊁下蹲㊁弯腰㊁摔倒和拳击时，会在窗口右侧显示警告标志以及文字提示㊂上述测试的检测结果见表４㊂由表４可知，在较为简单场景中，本文检测效果较为理想，可以满足要求㊂㊀㊀本文依次通过编译器优化㊁关键字优化㊁Ｃａｃｈｅ存储优化㊁库函数优化四个步骤进行优化，处理一帧９６０ˑ５４０图像的时间可以达到１５０ｍｓ左右，满足了实时性的要求，表明了该系统可以实现简单场景下的行人异常行为检测功能㊂３４第８期张文卓，等：基于嵌入式平台的行人行为检测系统设计表４㊀测试准确率Ｔａｂ．４㊀Ｔｅｓｔａｃｃｕｒａｃｙ场景总帧数实际异常帧数检测异常帧数误检数漏检数正确率／％误检率／％漏检率／％场景１１４９５１３９１３１５１３９０．６３．６９．４场景２６２９３７２８７０５６８９１８７．５９．３１２．５场景３３９８４４３７４１５３５５７８７．１８．０１３．０场景４３４７２５６７５４９４５６３８８．９７．９１１．１４㊀结束语本文在归纳总结行人检测和行为识别技术发展的基础上，围绕视频中的行人检测和行为识别问题，从检测行人和行为特征出发，重点研究了运动目标检测算法㊁基于特征融合的行人检测算法以及行人异常行为检测算法，设计了适合多核ＤＳＰ平台的行人检测和行为识别程序，完成了基于嵌入式平台的行人异常行为检测系统的开发㊂首先，设计了基于运动目标检测的感兴趣区域提取算法，解决了ＶｉＢｅ算法出现的死区，实现了对运动区域的提取㊂其次针对单一特征在行人检测过程中存在的问题，基于ＨＯＧ特征和Ｈａａｒ－ｌｉｋｅ特征的特点，设计了基于串行级联方式的特征融合方法㊂然后，提出了基于改进后的Ｈｕ矩不变性的行人异常行为检测算法，使用欧氏距离作为待检测动作Ｈｕ矩组特征值相似程度的衡量准则，实现了几种行人行为的识别㊂最后，设计了基于多核ＤＳＰ平台的行人异常行为检测系统㊂通过实验测试，验证了系统功能的有效性㊂参考文献［１］程石磊．视频序列中人体行为的特征提取与识别方法研究［Ｄ］．成都：电子科技大学，２０２０．［２］ＭＯＥＳＬＵＮＤＴＢ，ＨＩＬＴＯＮＡ，ＫＲÜＧＥＲＶ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆａｄｖａｎｃｅｓｉｎｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｈｕｍａｎｍｏｔｉｏｎｃａｐｔｕｒｅａｎｄａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｉｎｇ，２００６，１０４（２－３）：９０－１２６．［３］ＧＩＯＲＮＯＡＤ，ＢＡＧＮＥＬＬｌＪＡ，ＨＥＢＥＲＴＭ．Ａｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｌａｒｇｅｖｉｄｅｏｓ［Ｃ］／／ＥｕｒｏｐｅａｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｃｈａｍ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１６：３３４－３４９．［４］ＩＯＮＥＳＣＵＲＴ，ＳＭＥＵＲＥＡＮＵＳ，ＡＬＥＸＥＢ，ｅｔａｌ．Ｕｎｍａｓｋｉｎｇｔｈｅａｂｎｏｒｍａｌｅｖｅｎｔｓｉｎｖｉｄｅｏ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｖｅｎｉｃｅ，Ｉｔａｌｙ：ＩＥＥＥ，２０１７：２８９５－２９０３．［５］ＴＲＡＮＤ，ＢＯＵＲＤＥＶＬ，ＦＥＲＧＵＳＲ，ｅｔａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈ３Ｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ．Ｓａｎｔｉａｇｏ，Ｃｈｉｌｅ：ＩＥＥＥ，２０１５：４４８９－４４９７．［６］ＨＡＳＡＮＭ，ＣＨＯＩＪ，ＮＥＵＭＡＮＮＪ，ｅｔａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｔｅｍｐｏｒａｌｒｅｇｕｌａｒｉｔｙｉｎｖｉｄｅｏｓｅｑｕｅｎｃｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．ＬａｓＶｅｇａｓ：ＩＥＥＥ，２０１６：７３３－７４２．［７］ＸＵＤａｎ，ＲＩＣＣＩＥ，ＹＡＮＹａｎ，ｅｔａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｄｅｅｐｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｏｆａｐｐｅａｒａｎｃｅａｎｄｍｏｔｉｏｎｆｏｒａｎｏｍａｌｏｕｓｅｖｅｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＢｒｉｔｉｓｈＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＢＭＶＣ）．Ｓｗａｎｓｅａ，ＵＫ：ＢＭＶＡＰｒｅｓｓ，２０１５：８．１－８．１２．［８］ＧＵＡＮＹｅｐｅｎｇ，ＨＵＷｅｉ，ＨＵＸｕｎｙｉｎ．Ａｂｎｏｒｍａｌｂｅｈａｖｉｏｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇ３Ｄ－ＣＮＮｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＬＳＴＭ［Ｊ］．ＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｏｏｌｓａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２１（２１）：１８７８７－１８８０１．［９］赵渊．基于ＤＭ６４３７的视频目标跟踪算法实现与优化［Ｄ］．成都：电子科技大学，２０１０．［１０］戴毅．行人检测算法及其在ＤＭ８１６８平台上的实现［Ｄ］．上海：上海交通大学，２０１５．［１１］ＫＥＨＴＡＲＮＡＶＡＺＮＤ，ＲＡＪＫＯＴＷＡＬＡＦ．Ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｖｉｓｉｏｎ－ｂａｓｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｗａｉｔｉｎｇｐｅｄｅｓｔｒｉａｎｓ［Ｊ］．ＲｅａｌＴｉｍｅＩｍａｇｉｎｇ，１９９７，３（６）：４３３－４４０．［１２］ＷＡＮＧＣｈａｏ，ＪＩＭｉｎｇ，ＷＡＮＧＪｉａｏｙｉｎｇ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉ－ｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＯｐｔｉｃｓ，２０１５，３６（３）：３８６－３９０．［１３］许德衡，李昊伦，陈昊．基于ＤＳＰ的汽车辅助驾驶行人自动检测装置设计［Ｊ］．电子科技，２０１７，３０（０５）：１７６－１７９．［１４］ＦＡＮＲｕｉ，ＰＲＯＫＨＯＲＯＶＶ，ＤＡＨＮＯＵＮＮ．Ｆａｓｔｅｒ－ｔｈａｎ－ｒｅａｌ－ｔｉｍｅｌｉｎｅａｒｌａｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｕｓｉｎｇＳｏＣＤＳＰＴＭＳ３２０Ｃ６６７８［Ｃ］／／ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｍａｇｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．Ｃｈａｎｉａ，Ｇｒｅｅｃｅ：ＩＥＥＥ，２０１６：３０６－３１１．［１５］ＡＬＩＭ，ＳＴＯＴＺＥＲＥ，ＩＧＵＡＬＦＤ，ｅｔａｌ．Ｌｅｖｅｌ－３ＢＬＡＳｏｎｔｈｅＴＩＣ６６７８ｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅＤＳＰ［Ｃ］／／２０１２ＩＥＥＥ２４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＮＷＷａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ，ＵＳＡ：ＡＣＭ，２０１２：１７９－１８６．［１６］ＷＡＮＧＱｉａｎ，ＴＩＡＮＨｕａｎ．ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｔａｓｋＥｔｈｅｒｎｅｔｄａｔａｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＤＳＰ６６７８［Ｊ］．ＷｉｒｅｌｅｓｓＩｎｔｅｒｎｅｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６（１４）：４４－４５．［１７］ＴｅｘａｓＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ．ＣＣＳｖ５．５ｓｏｆｔｗａｒｅｍａｎｉｆｅｓｔ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１３］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｉ．ｃｏｍ，２０１３．［１８］牛金海．ＴＩＣ６６Ｘ多核软件开发（ＭＣＳＤＫ）技术基于ＣＣＳＶ５ＳＹＳ／ＢＩＯＳ的高级应用与实例精解［Ｍ］．上海：上海交通大学出版社，２０１５．［１９］丁峰平，袁常顺．利用多线程并发技术对ＳＰＩＦｌａｓｈ快速编程［Ｊ］．单片机与嵌入式系统应用，２０２０，２０（０５）：４１－４３．［２０］ＧＵＯＷｅｎｊｉ，ＺＥＮＧＸｉａｏｒｕ，ＺＨＡＯＢａｏｗｅｉ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉ－ＤＳＰｐａｒａｌｌｅｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌＲＸａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄｓｐｅｃｔｒａｌａｎａｌｙｓｉｓ，２０１４，３４（５）：１３８３－１３８７．［２１］ＸＵＥＳｈａｎｓｈａｎ，ＷＡＮＧＪｉａｎ，ＬＩＹｕｂａｉ，ｅｔａｌ．ＰａｒａｌｌｅｌＦＦＴｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｃｏｒｅＤＳＰｓ［Ｃ］／／２０１１ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＰｒｏｂｌｅｍ－Ｓｏｌｖｉｎｇ（ＩＣＣＰ）．Ｃｈｅｎｇｄｕ，Ｃｈｉｎａ：ＩＥＥＥ，２０１１：４２６－４３０．４４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。

动态人体姿态识别与分析系统设计

动态人体姿态识别与分析系统设计人体姿态识别与分析系统是一种通过摄像头采集人体图像并使用计算机视觉算法来分析和识别人的姿态的技术系统。

这种系统具有广泛的应用领域，包括运动分析、健身监测、人机交互等。

本文将介绍动态人体姿态识别与分析系统的设计原理、实现方法和应用。

一、设计原理动态人体姿态识别与分析系统的设计基于计算机视觉和机器学习技术。

其主要设计原理包括以下几个方面：1. 图像采集和预处理：系统通过摄像头采集人的图像，并对图像进行预处理，包括颜色校正、去噪等。

预处理的目的是提高图像质量，减少后续姿态分析的误差。

2. 人体关节点检测：系统使用计算机视觉算法检测人体图像中的关节点，如头部、躯干、四肢等。

这些关节点是姿态分析的基础，通过检测和定位这些关节可以实现对人体姿态的识别和分析。

3. 姿态估计和跟踪：系统基于人体关节点的检测结果，利用机器学习算法进行姿态估计和跟踪。

姿态估计是指通过关节点的位置和角度计算人体的姿态，而姿态跟踪是指在连续的图像帧中，跟踪人体的姿态变化。

4. 姿态分析和应用：系统通过对姿态数据的分析，提取人体动作特征，并进行动作识别、动作分析等应用。

姿态分析结果可以应用于运动分析、健身监测、人机交互等领域。

二、实现方法动态人体姿态识别与分析系统的实现方法涉及到计算机视觉、图像处理、机器学习等多个领域的知识和技术。

以下是一种常见的实现方法：1. 数据集构建：系统的训练和测试依赖于大量的姿态数据。

因此，首先需要构建一个包含多种姿态的数据集。

这些数据可以通过专业的动作捕捉系统获取，或者通过从现有的视频数据中手工标注得到。

2. 人体关节点检测：在构建好数据集后，需要使用计算机视觉算法对图像中的人体关节点进行检测。

一种常见的方法是使用深度学习模型，如基于卷积神经网络的方法。

这些模型可以学习到图像中人体关节点的特征，从而实现准确的检测。

3. 姿态估计和跟踪：基于检测到的人体关节点，可以使用机器学习算法进行姿态估计和跟踪。

人体姿态识别技术在各个领域的应用研究

人体姿态识别技术在各个领域的应用研究人体姿态识别技术是一种通过智能算法自动识别人体姿态的技术。

它可以通过人体关节角度、身体线条等方式分析，来判断人体姿态的动作、位置和姿势等。

人体姿态识别技术可以应用到很多领域，如人体运动、医疗、安防、智能家居等，实现了人与机器的互动，带来了很大的便利和效益。

本文将从不同领域，介绍人体姿态识别技术的应用状况和前景。

一、人体运动领域人体姿态识别技术在人体运动领域的应用非常广泛。

以健身房为例，许多人们在进行健身运动时，往往需要一个专业的教练来进行指导。

然而，人手有限，如何让更多的人享受到优质的健身服务呢？这时候人体姿态识别技术就能派上用场了。

使用人体姿态识别技术，可以对运动者的动作进行实时监测和分析，识别出运动的不足之处，并给予实时的指导和反馈，从而提高运动的效果和安全性。

同时，人体姿态识别技术还可以配合VR虚拟现实技术，实现更加真实和富有体验感的健身体验。

二、医疗领域在医疗领域，人体姿态识别技术也具有很大的潜力。

例如，在康复治疗中，人体姿态识别技术可以对患者的运动姿态和步态进行精准的识别和分析，从而实现康复治疗的个性化定制，提高治疗效果和康复速度。

此外，人体姿态识别技术还可以在老年人的日常生活中发挥重要作用。

老年人往往身体行动不便，如何监测老年人的身体姿态、切实关注他们的身体健康，已经成为一个亟待解决的问题。

而人体姿态识别技术能够将老年人的动作、位置等数据进行监测和分析，以及时预防和处理老年人日常生活中面临的意外和危险情况。

三、安防领域在安防领域，人体姿态识别技术已经逐渐得到应用，并且取得了很好的效果。

例如，在场馆安全方面，人体姿态识别技术可以对入场的观众进行人脸识别、人体运动轨迹等监测，防止突发的安全事故。

在公共交通场所，人体姿态识别技术可以对站台上的乘客的身体姿势和运动轨迹进行识别，及时发现和处理危险人员，并提供更加智能化的安全预警和措施。

此外，人体姿态识别技术还可以在商业领域中应用。