基于时空切片轨迹分析的复杂人体运动跟踪

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基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪

基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪随着智能化技术的不断发展和普及，越来越多的应用场景需要对行人进行检测和轨迹跟踪。

行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于视频监控、交通管理、智能巡检等领域，具有重要的实际意义和应用价值。

本文将介绍基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪的方法与应用。

行人检测是指在视频图像中准确地识别出行人目标，并进行定位。

行人检测的关键在于准确地判断图像中的目标是否为行人，并将其与背景进行有效区分。

通过深度学习算法，可以让计算机模型学习到行人在图像中的特征和模式，并使用这些特征进行行人检测。

常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。

这些算法能够对图像进行快速且准确的行人检测，实现实时监测和预警。

轨迹跟踪是指通过连续帧图像的时间序列，对行人在不同帧之间的运动进行跟踪与分析。

轨迹跟踪主要分为两个步骤：检测和匹配。

检测步骤利用行人检测算法对每一帧图像进行目标检测，得到每一帧中的行人目标区域。

匹配步骤则利用跟踪算法将相邻帧中的行人目标区域进行匹配，形成行人轨迹。

常用的轨迹跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。

这些算法能够有效地对行人进行轨迹分析，提供行人的运动轨迹和路径信息。

基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪具有广泛的应用前景。

在视频监控领域，利用行人检测与轨迹跟踪技术可以实现对人员的自动识别与跟踪，提高视频监控的效果和效率。

在交通管理领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以用于行人过马路的安全管理与交通流量分析，提供有关行人行为的统计和决策依据。

在智能巡检领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于巡检机器人和智能无人车等设备，提供智能化的巡检和运输服务。

然而，基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪面临一些挑战。

首先，图像数据的质量和噪声会影响算法的准确性和鲁棒性。

其次，行人的姿态、遮挡、尺度变化等因素也会对检测和跟踪结果产生影响。

此外，复杂的场景和多目标跟踪也是研究的难点之一。

运动人体的检测跟踪方法的研究与实现

功地进行实验，得了较好的结果。取
关键词视频监控运动检测运动跟踪背景自适应Ｋｉｎ滤波ａｍａ
ｏＮＤＥＴＥＣＴＩＮＧＡＮＤＴＲＡＣＫＩＮＧＥＴＨＯＤｏＶＩＭＯＦＭＮＧＢｏＤＩＥＳ
ＡＮＤＴＳＲＥＡＵＺＡＴＩＩｏＮ
人体形状的跟踪等。文献［］二者加以结合，３将很好地解决了多个同向运动人体的分离与远处较小人体影像的跟踪。
本文将从实验室的环境出发，模拟外部世界固定场景，来对
机、以及图像处理、等技术的飞速发展，网络通信视频监控系统
技术也得到了相应的发展。
差法、背景减法。光流法的优点是能够检测独立运动的对象，不需要预先知
１研究环境与方法
本文是在自然光照环境下进行的，主要针对固定场景中运
动人体的检测与跟踪进行系统的研究与实现。系统的硬件设备主要由ＰＣ与单目摄像头组成。其中，ＣＰ
ＴａｎＸｉｏＮａｆｎｎＸｉａｎｅｇ（ｃｏｌｆＣｍｕｅＳｉｖｎｎｉｅｎ，ｏｔｈｎｎｅｓｙｏＴｃｎｌｙＧｎｚｏ１０６Ｇａｇｏｇ，ｈｎ）ＳｈｏｏｐｔｃｒｅａｄＥｇｎｒｇＳｕｈＣｉａＵｉｒｔｆｅｏｏ，ｎｇｈｕ５００，ｕｎｄｎＣｉａｏｒｅｃｅｉｖｉｈｇａ
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基于人体运动信息的运动跟踪算法研究

基于人体运动信息的运动跟踪算法研究一、引言随着科技的不断发展，越来越多的人拥有了健身意识，并通过各种方式进行日常的运动锻炼。

在这样的背景下，越来越多的人开始使用各种智能手环、智能手表等设备记录自己的运动轨迹，这需要依靠高效的运动跟踪算法支持。

二、人体运动信息人体运动信息是指在运动中产生的各种数据，比如加速度、角速度、血氧、心率等。

在运动跟踪算法中，这些数据是非常重要的输入信息。

目前，常见的人体运动信息获取方式有以下几种：1. 惯性传感器：通过加速度传感器、陀螺仪等惯性传感器采集数据。

2. 光学传感器：通过摄像头等光学传感器获取人体运动信息。

3. 生物传感器：通过血氧仪、心率仪等生物传感器采集人体生理数据。

三、运动跟踪算法运动跟踪算法是指通过分析人体运动信息，实现对人体运动轨迹的跟踪和分析的算法。

目前，常见的运动跟踪算法主要包括以下几种：1. 基础算法：包括卡尔曼滤波算法、最小二乘算法等。

2. 模型算法：包括隐马尔可夫模型、神经网络模型等。

3. 目标检测算法：包括传统的Haar分类器、HOG+SVM、CNN等深度学习算法。

四、基于人体运动信息的运动跟踪算法实现1. 数据预处理：将采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、噪音滤波等操作，以确保后续算法分析的准确性。

2. 特征提取：从数据中提取出代表运动轨迹的特征，比如运动速度、加速度等，以支持后续的算法分析。

3. 运动轨迹重构：通过对特征信息的分析，将离散的数据点转化为一条连续的运动轨迹。

4. 运动轨迹分析：基于重构的运动轨迹，通过运动轨迹分析算法实现对运动轨迹的分析和统计，并给出相关的结论和建议。

五、应用场景目前，基于人体运动信息的运动跟踪算法已广泛应用于运动健康领域，包括以下几个方面：1. 运动监测：通过监测运动数据，实现对个人健康状况的实时监测和预警。

2. 运动辅助：通过分析运动数据，为个人提供个性化的运动辅助建议，帮助个人更好地进行科学的锻炼。

人体运动轨迹识别与分析算法研究

人体运动轨迹识别与分析算法研究人体运动是日常生活中常见的现象，通过识别和分析人体运动轨迹，可以为许多领域提供有用的信息，如运动医学、人体行为分析、运动控制等。

因此，研究人体运动轨迹识别与分析算法具有重要的实际意义和广阔的应用前景。

本文将对人体运动轨迹识别与分析相关算法进行分析和研究。

在人体运动轨迹识别与分析算法研究中，首先需要对人体的运动轨迹进行准确的识别。

传统的方法是基于视觉技术，通过监控摄像头获取到的视频图像进行分析。

这些方法通常需要复杂的图像处理、特征提取和模式识别算法。

然而，传统的视觉方法在复杂环境下容易受到光照、遮挡和背景干扰等问题的影响，识别精度有限。

近年来，随着深度学习的发展，人体运动轨迹的识别算法也在发生着变革。

基于深度学习的方法使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，可以直接从原始图像数据中提取特征，并进行动作识别和轨迹预测。

这些方法在一定程度上提高了运动轨迹的识别精度和鲁棒性。

一种常见的人体运动轨迹识别方法是基于骨骼关节点的识别。

骨骼关节点是人体姿势的重要表示，通过识别关节点的位置和运动变化，可以准确地重构人体运动轨迹。

基于骨骼关节点的识别方法通常使用传感器技术，如惯性测量单元（IMU）和深度相机等，来捕捉人体的运动数据。

随着硬件技术的不断进步，这些方法具有较高的精度和实时性。

除了识别人体运动轨迹，对其进行分析也是研究的重要方面。

人体运动轨迹分析的目的是从轨迹数据中挖掘出有价值的信息和模式。

例如，在运动医学领域，可以通过分析运动轨迹来评估人体的运动能力和姿势健康状况。

在人体行为分析领域，可以通过分析运动轨迹来判断人的行为类型和意图。

在运动控制领域，可以通过分析运动轨迹来设计合适的控制策略和路径规划算法。

为了实现人体运动轨迹的有效分析，需要采用适当的算法和模型。

一种常见的方法是基于时空轨迹数据的聚类算法。

聚类算法可以将运动轨迹分为不同的类别，从而将具有相似特征的轨迹聚集在一起。

人体运动轨迹跟踪和分析系统

人体运动轨迹跟踪和分析系统第一章引言随着社会的发展，人们对于健康和运动的关注程度越来越高，各种运动项目也逐渐受到了广泛的关注和参与。

而针对人们的运动状态进行科学的分析和监测，有助于更好地实现运动效果、预防运动损伤等，同时也有助于运动赛事的评价和管理等方面的应用。

在此基础上，从事人体运动轨迹跟踪和分析系统的研究也变得越来越重要。

第二章运动轨迹跟踪技术的发展现状目前，运动轨迹跟踪技术主要包括视觉跟踪、惯性测量单元(IMU)、GPS等多种方式，每种方式都有其不同的优点和适用场景。

其中，视觉跟踪技术主要通过摄像头等设备获取被监测者的运动轨迹信息，并通过图像处理算法进行轨迹的提取和分析；IMU主要通过加速计、陀螺仪、磁力计等传感器获取被监测者的加速度、角速度等相关信息来实现轨迹跟踪；GPS则主要是通过卫星定位技术实现被监测者位置的定位和跟踪等。

第三章运动轨迹数据的分析方法运动轨迹跟踪后，针对所采集的数据进行合理的分析也变得异常重要。

多种数据分析方法包括分析单次运动数据、分析多次运动的统计数据、分析和预测未来运动状态等。

通过这些分析方法，可以获得有用的数据和结论，以便更好地指导运动的练习和训练。

第四章运动轨迹跟踪和分析系统的设计和实现为了方便成千上万运动爱好者和运动员更好地了解运动状态，本文提出了一个完整的运动轨迹跟踪和分析系统，并详细介绍了其设计和实现。

该系统主要包括视觉跟踪设备、IMU等多种传感器以及云端数据处理和分析部分。

通过多种传感器的结合和云端数据的处理，该系统可以实现更加准确、全面的运动轨迹数据跟踪和分析。

第五章运动轨迹跟踪和分析系统的应用和展望最后，本章介绍了运动轨迹跟踪和分析系统的应用和展望。

该系统可以广泛应用于运动训练、运动竞赛、人机交互等领域，并且随着科技的发展和数据分析方法的不断更新，运动轨迹跟踪和分析系统将会变得越来越智能化和高效化。

结论本文综述了运动轨迹跟踪和分析系统的发展现状、数据分析方法、系统设计和实现以及应用展望等方面的内容。

基于计算机视觉的运动轨迹跟踪与分析研究

基于计算机视觉的运动轨迹跟踪与分析研究运动轨迹跟踪与分析是计算机视觉中的一个重要研究方向，它可以实现对运动物体的准确跟踪和分析。

通过计算机视觉的算法和技术，可以将一个物体在一段时间内的运动轨迹进行跟踪，并对其运动进行分析，获得有关物体运动的重要信息。

本文将从计算机视觉的基本原理和方法入手，着重介绍基于计算机视觉的运动轨迹跟踪与分析的研究。

1. 计算机视觉的基本原理与方法计算机视觉是一门研究如何使计算机获得、理解和解释图像和视频的学科。

它的基本原理和方法主要包括图像预处理、特征提取、目标检测与跟踪等。

在运动轨迹跟踪与分析中，首先需要对运动物体的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等操作，以提取出关键的图像信息。

然后，利用特征提取的方法，从预处理后的图像中提取出运动物体的特征点或特征值。

最后，通过目标检测和跟踪的技术，对这些特征点或特征值进行连续跟踪，获得运动物体的轨迹信息。

2. 运动轨迹跟踪的方法与算法在运动轨迹跟踪与分析的研究中，有多种方法和算法可供选择。

常用的方法包括基于像素的跟踪方法、基于特征的跟踪方法以及基于深度学习的跟踪方法。

基于像素的跟踪方法是一种传统的跟踪方法，它通过计算像素之间的相似度，来确定运动物体在下一帧中的位置。

其中，常用的算法包括均值漂移算法、背景差分算法和卡尔曼滤波算法等。

基于特征的跟踪方法则是通过提取关键的特征点或特征值来进行跟踪。

这些特征点或特征值可以是图像的边缘、角点、SIFT特征等。

常用的算法包括Lucas-Kanade光流跟踪算法、SIFT特征匹配算法和SURF特征匹配算法等。

与传统的跟踪方法相比，基于深度学习的跟踪方法在最近几年取得了较大的突破。

深度学习模型可以学习到更高层次的语义信息，从而更好地进行目标检测和跟踪。

常用的深度学习模型包括Faster R-CNN、YOLO和Siamese网络等。

3. 运动轨迹分析的方法与技术运动轨迹分析是对运动物体轨迹进行进一步的分析和解读。

复杂背景下运动目标检测、分割与跟踪的开题报告

复杂背景下运动目标检测、分割与跟踪的开题报告一、研究背景与意义目标检测、分割与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向，广泛应用于智能交通、安防监控、医学影像等领域。

在复杂背景下，运动目标的检测、分割和跟踪难度较大，例如背景噪声、光照变化、遮挡等情况。

因此，开展复杂背景下运动目标检测、分割与跟踪的研究具有重要意义。

二、研究内容与方案1. 运动目标的检测针对复杂背景下的运动目标检测，我们将采用深度学习方法进行研究。

首先，我们将构建包含传统图像特征和深度学习特征的特征向量，然后使用支持向量机（SVM）算法进行分类，实现对运动目标的检测。

2. 运动目标的分割针对复杂背景下运动目标的分割问题，我们将探究基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法。

我们将构建卷积神经网络模型，对输入图像进行端到端的分割，得到运动目标的像素级别的分割结果。

3. 运动目标的跟踪针对复杂背景下的运动目标跟踪问题，我们将采用多目标跟踪方法。

首先，我们将在前一帧中检测到的运动目标中选择一部分作为跟踪目标，然后根据当前帧中的运动目标检测结果进行运动目标跟踪，同时不断更新目标的状态信息和跟踪的误差信息。

最后，利用目标的运动模型进行预测，实现连续跟踪。

三、实验目标与方法在该研究中，我们将采用PASCAL VOC、KITTI等公开数据集进行实验，并对比不同的算法和方法的性能差异，评估运动目标检测、分割和跟踪结果的准确性、稳定性和实时性。

实验方法包括：构建深度学习模型、采用多特征融合方法提高运动目标检测的准确性、使用数据增强技术提高模型的鲁棒性、采用多种特征融合方法提高运动目标分割的准确性、使用卷积神经网络进行运动目标跟踪等。

最终，我们的目标是实现在复杂背景下高精度、实时的运动目标检测、分割和跟踪。

四、预期结果与成果通过本研究，预期实现以下结果和成果：1. 实现在复杂背景下高精度的运动目标检测、分割和跟踪；2. 提出多特征融合方法和卷积神经网络方法，提高运动目标检测和分割的准确性；3. 发表高水平论文，提升个人科研能力和团队研究水平；4. 为智能交通、安防监控、医学影像等领域提供有力的支持和应用价值。

基于时空图卷积神经网络与特征融合的人体动作分类方法[发明专利]

专利名称：基于时空图卷积神经网络与特征融合的人体动作分类方法
专利类型：发明专利
发明人：张懿扬,陈志,李玲娟,张怡静,赵彤彤,岳文静
申请号：CN202010263150.7
申请日：20200407
公开号：CN111476155A
公开日：
20200731
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络与特征融合的人体动作分类方法。

本发明结合人体的骨架关键点序列来构建视频中人体运动的时空图，并在时间和空间上划分子网络，在此基础上使用图卷积神经网络进行训练。

此外，针对部份特征冗余的现象，还引入特征融合的方法，在原有模型的基础上增强模型检测结果的准确度。

本发明方法能够有效避免特征冗余的问题，提高模型对人体动作分类的准确度和鲁棒性。

申请人：南京邮电大学
地址：210000 江苏省南京市栖霞区文苑路9号
国籍：CN
代理机构：南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人：张婷婷
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人体运动轨迹跟踪技术的研究与应用

人体运动轨迹跟踪技术的研究与应用随着科技的发展，人体运动轨迹跟踪技术已经得到了广泛的应用。

这项技术可以精准地记录人体在运动中的每一个细节，为运动员和教练员提供数据支持和分析，也为科学研究和医学诊断提供了有力的工具。

一、人体运动轨迹跟踪技术的基本原理人体运动轨迹跟踪技术主要依靠计算机视觉和图像处理技术。

通过对视频图像的处理，提取出人体运动的特征点，然后将这些特征点结合运动模型，形成运动轨迹数据。

通常使用的算法有背景减除法、深度学习等技术。

二、人体运动轨迹跟踪技术在运动训练中的应用人体运动轨迹跟踪技术的应用在运动训练中非常广泛。

训练者可以通过这项技术精确地了解运动员的运动轨迹、速度、加速度、角度等数据，为运动员制定科学的训练计划提供基础。

同时，教练员还可以对比运动员之间的运动数据，分析训练效果，对运动员的技术和策略进行调整。

三、人体运动轨迹跟踪技术在体育竞技中的应用人体运动轨迹跟踪技术在体育竞技中也很受欢迎。

例如，在足球比赛或篮球比赛中，运动轨迹跟踪技术可以提供球员的奔跑路线和防守位置，为教练员和球员制定比赛策略提供有力支持。

此外，在田径、游泳等运动项目中，运动员的运动轨迹记录也可以为运动员的技术改进提供参考。

四、人体运动轨迹跟踪技术在科学研究中的应用人体运动轨迹跟踪技术在科学研究中也有很广泛的应用。

例如，在生物力学研究中，运动员的运动轨迹可以提供各种特征值，为研究者深入了解人体运动机理提供数据支持。

此外，运用运动轨迹数据和运动模型，开展预防运动损伤的研究，为运动员的健康保障提供科学依据。

五、人体运动轨迹跟踪技术在医学诊断中的应用除此之外，人体运动轨迹跟踪技术在医学诊断中也有应用。

例如，在康复治疗中，使用运动轨迹记录疾病患者的运动轨迹，帮助康复人员诊断疾病的程度，并且制定适当的康复方案。

此外，运动轨迹技术还可以应用在人体姿态识别、身体运动障碍评估等医学领域。

六、人体运动轨迹跟踪技术目前的发展趋势当前，随着算法和硬件的不断改进，人体运动轨迹跟踪技术已经实现了更加精准的数据记录和更加快速的图像处理。

人群行动轨迹的多维时空数据建模

人群行动轨迹的多维时空数据建模随着科技的不断发展，我们现在可以使用各种各样的设备来记录并分析人群的行为轨迹，如手机的位置定位、公共交通卡的使用记录、出租车行驶路径等等。

这种多维时空数据可以帮助我们更好地了解人群的行为模式和城市的交通流动情况，在城市规划、交通路线优化等方面具有广阔的应用前景。

本文旨在探讨人群行动轨迹的多维时空数据建模方法，并且提出了一些应用方向。

人群行动轨迹的多维数据特征人群行动轨迹的多维数据主要包括时间、空间和行动特征。

时间特征包括时间段、时间间隔和时间长度等；空间特征包括位置坐标、运动轨迹和区域划分等；行动特征包括移动速度、行动目的和交通工具等。

这些特征相互关联，构成了人群行动轨迹的复杂多维数据结构。

为了更好地分析这种数据，我们需要将其进行建模和几何变换，以便于人类的理解和计算机的处理。

多维时空数据建模方法人群行动轨迹的多维时空数据可以采用各种建模方法进行描述和分析。

常用的方法包括地理信息系统 (GIS) 和网络分析等。

GIS 方法可以将人群行动轨迹的多维数据结构转换为地图形式，将时间和空间特征投影到地球表面上，以可视化的形式呈现出来。

运用 GIS 技术，我们可以将公交车的运行轨迹、出租车的打车记录、步行路线等数据进行整合，建立一个多维时空数据集，从而更好地分析城市的交通需求和瓶颈。

例如，可以利用GIS 方法来确定公交车站点、地铁站点和自行车租赁服务站点的设立位置，以优化城市的交通网络。

网络分析方法则是用图论和网络科学的方法对人群行动轨迹的多维数据进行建模和分析，以探究城市的空间结构和人类行为的规律。

例如，可以建立一个城市的道路网和其它交通网络，分析路段的交通流量和拥堵情况，以洞察城市的交通瓶颈和规划路线的优化方案。

数据可视化和机器学习的应用人群行动轨迹的多维时空数据集体的可视化和机器学习的应用也是非常重要的，这可以帮助我们更好地理解这些数据和自动化地分析这些数据。

首先，数据可视化对于人眼的观察和认知有很大帮助。

基于光学流算法的人体运动跟踪技术研究

基于光学流算法的人体运动跟踪技术研究随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人体运动跟踪已经成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。

其中，基于光学流算法的人体运动跟踪技术在近年来得到了广泛的关注和研究。

本文将分析光学流算法的原理，并阐述其应用于人体运动跟踪技术的具体方法和实现过程。

一、光学流算法原理光学流是指在连续帧图像上相邻像素点亮度值的变化关系。

在运动中，物体或者场景的像素点都会发生亮度值的变化，在短时间内进行相邻帧的对比，可以得到运动场景随时间变化规律的运动轨迹。

因此，光学流算法的基本原理是在连续帧图像上通过计算相邻像素点亮度值的变化关系，得出运动场景的运动规律，并推算出物体或者人体的运动轨迹。

光学流算法可以分为基于区域的方法和基于点的方法两种。

基于区域的方法是指将图像分成多个区域，计算每个区域内像素点的平均亮度变化，得到每个区域的运动向量，再通过插值计算出整幅图像的运动向量。

基于点的方法是指选取一些参考特征点，比如角点或者边缘点，计算这些点的光流，并通过插值计算出整幅图像的运动向量。

二、光学流算法在人体运动跟踪中的应用在人体运动跟踪中，光学流算法可以通过计算人体运动轨迹得到运动特征信息，达到运动分析、姿态识别和互动交互等目的。

运动分析是指分析人体在运动过程中的运动规律和姿态变化，包括步态分析、手势分析、面部表情分析等。

通过计算人体的光流，可以得到人体的运动特征，比如运动速度、运动方向等，进而分析出人体的运动规律和姿态变化。

从而可以实现步态识别、手势识别、面部表情识别等应用，比如体育竞赛中的运动员分析、身体语言分析等。

姿态识别是指通过数学模型对人体姿态进行识别，常应用于人机交互、虚拟现实和游戏等领域中。

光学流算法可以通过计算关节点的移动轨迹，得到人体的关节角度和方向，并通过建立人体姿态模型识别人体姿态，比如姿势训练、面部情感交互等应用。

互动交互是指通过人体姿态和运动特征对计算机或者设备进行交互。

《基于时空特征的人体动作识别方法研究》

《基于时空特征的人体动作识别方法研究》篇一一、引言人体动作识别作为计算机视觉领域的一个重要分支，其应用广泛且价值巨大。

随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于时空特征的人体动作识别方法逐渐成为研究热点。

本文旨在探讨基于时空特征的人体动作识别方法的研究现状、存在的问题及解决方案，并通过对相关算法的深入分析，提出一种新的动作识别方法。

二、人体动作识别的研究现状及问题当前，人体动作识别方法主要包括基于全局特征的方法、基于局部特征的方法以及基于深度学习的方法。

其中，基于时空特征的方法在识别精度和鲁棒性方面具有显著优势。

然而，现有方法仍存在一些问题，如对复杂背景和光照变化的适应性不足、对细微动作的识别能力有限等。

这些问题限制了人体动作识别方法的实际应用。

三、基于时空特征的人体动作识别方法（一）时空特征提取基于时空特征的人体动作识别方法主要通过提取视频中人体运动的时空信息来进行动作识别。

首先，利用背景减除、人体检测等技术获取人体运动的区域。

然后，通过计算光流、梯度直方图等方法提取时空特征。

这些特征能够有效地描述人体运动的动态变化，为后续的动作识别提供依据。

（二）特征融合与分类在提取时空特征后，需要进行特征融合和分类。

特征融合是将不同特征进行加权、拼接等操作，以获得更具代表性的特征。

分类器则根据融合后的特征对动作进行分类。

常用的分类器包括支持向量机、随机森林、神经网络等。

在实际应用中，需要根据具体任务选择合适的特征融合方法和分类器。

四、改进的基于时空特征的人体动作识别方法针对现有方法的不足，本文提出一种改进的基于时空特征的人体动作识别方法。

该方法在提取时空特征时，采用改进的光流计算方法和梯度直方图算法，以提高特征的准确性和鲁棒性。

在特征融合方面，引入注意力机制，使模型能够自动关注对动作识别重要的特征。

在分类器方面，采用深度神经网络，以提高动作识别的精度。

五、实验与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们在多个公开数据集上进行实验。

基于时空注意力图卷积网络模型的人体骨架动作识别算法

Key words: Graph Convolutional Network (GCN); human skeleton-based action recognition; attention mechanism; human joint; video behavior understanding
收稿日期：2020⁃09⁃29；修回日期：2020⁃12⁃17；录用日期：2020⁃12⁃18。基金项目：国家自然科学资助基金项目（61871028，61871039，61906017，61802019）；北京联合大学领军人才项目（BPHR2019AZ01）；北京市教委项目（KM202111417001，KM201911417001）；北京联合大学研究生科研创新项目（YZ2020K001）。作者简介：李扬志（1996—），男，湖南邵东人，硕士研究生，主要研究方向：计算机视觉、人工智能；袁家政（1971—），男，湖南隆回人，教授，博士，主要研究方向：计算机视觉、人工智能；刘宏哲（1971—），女，河北保定人，教授，博士，主要研究方向：数字图像处理、智能驾驶。
关键词：图卷积网络；人体骨架行为识别；注意力机制；人体关节点；视频行为理解中图分类号：TP391. 4 文献标志码：A
Human skeleton-based action recognition algorithm based on spatiotemporal attention graph convolutional network model
近年来，人体行为识别已经成为了一个活跃的研究领域。一般来说，人体行为的识别可通过多种模式，如外观、深度、光流和人体骨架［3］。其中，动态的人体骨架通常包含有重要信息。动态骨架模态可以表示为一系列人体关节位置的时间序列，从而可通过分析运动模式来对人体行为进行识别。早期 Wang 等［4］提出利用时间步长的关节坐标形成特征向量来进行骨架动作识别，但没有利用上关节之间的空间关系，所以识别效果有限。Du 等［5］提出使用神经网络的方法来学习骨架关节点之间的连接关系。该方法显示了强大的学习能力，并取得了很大的改进，然而大多方法依赖于手工设计的方法或规则，难以泛化。Vemulapalli 等［6］提出通过三维骨骼表示来进行人体动作识别，利用人体各部位之间的相对三维几何关系来表示三维人体骨架。近来，基于图的模型［7］因其对图结构数据的有效表示而受到广泛关注。现有的图形模型主要可分为两种架构：图神经网络（Graph Neural Network，GNN）和图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）。GNN 是将图与递归神经网络结合，通过消息传递与节点状态更新的多次迭代，每个节点捕获其相邻节点内的语义关系和结构信息［8］。 Qi 等［9］提出将 GNN 应用于图像、视频检测和识别人机交互任务；Li 等［10］提出利用 GNN 对物体之间的依赖关系建模，并预测用于情景识别的一致的结构化输出。GCN 则将卷积神经网络扩展到了图模型。Kipf 等［11］引入了光谱 GCN，用于对图结构数据进行半监督分类；Simonovsky 等［12］对空间域内的图信号进行了类似卷积运算，并将图卷积用于点云分类。

人体姿态跟踪技术在运动分析中的应用研究

人体姿态跟踪技术在运动分析中的应用研究近年来，人体姿态跟踪技术在运动分析领域得到了越来越广泛的应用。

该技术可以对人体运动状态的关键点进行实时监测和记录，为运动员的训练和比赛提供了有力的支持。

本文将介绍人体姿态跟踪技术的发展现状，探讨其在运动分析中的应用与研究进展，以及未来的发展前景。

一、人体姿态跟踪技术的发展现状人体姿态跟踪技术是一种基于计算机视觉和图像处理技术的非接触式动作分析技术。

它可以通过采集人体各关节的图像和视频数据，实时解析人体的关键姿态信息，进而获得身体的运动状态和姿态，为运动员的训练和比赛提供有力的支持。

自20世纪90年代初期，人体姿态跟踪技术开始逐渐发展起来，至今已经成为计算机视觉和图像处理领域中的热门研究方向之一。

随着科技和计算机技术的不断进步，人体姿态跟踪技术在算法和硬件上都得到了巨大的提升。

例如，通过神经网络技术和深度学习算法对运动数据进行精确的预测和分析，可以得到更加准确和丰富的运动数据。

同时，结合新型传感器和数据采集技术，可以更加精准地采集人体姿态数据，实现更加高效和准确的数据分析。

二、人体姿态跟踪技术在运动分析中的应用与研究进展人体姿态跟踪技术在运动分析领域的应用已经非常广泛，涉及多种运动项目和应用场景。

例如，足球、篮球、田径等项目中，可以利用人体姿态跟踪技术对球员的运动轨迹、姿态、步态等进行实时监测和分析，帮助教练员和运动员更好地了解自己的身体情况，优化训练和比赛策略。

此外，人体姿态跟踪技术还可以应用于康复治疗和健身训练领域。

例如，在体育康复治疗中，可以通过人体姿态跟踪技术实时监测运动员的身体状况，识别关键的身体机能问题，并通过训练和康复治疗方法加以解决。

在健身训练中，也可以利用人体姿态跟踪技术来监测运动员的运动状态和身体数据，帮助其更加科学、高效地进行健身运动。

人体姿态跟踪技术在运动分析领域的研究进展非常迅速。

在算法方面，研究人员已经研究出了多种优化的算法和方法，例如基于结构化光学流和卷积神经网络的姿态估计算法、基于人体模型和身体解剖学的姿态重构算法等。

融合定位技术的人体行为分析与轨迹重构研究

融合定位技术的人体行为分析与轨迹重构研究人体行为分析与轨迹重构是一项基于融合定位技术的研究领域。

通过对人体行为的分析和轨迹的重构，可以对个体的活动进行监测和追踪，从而为相关领域的研究和应用提供支持。

在研究中，我们通过融合定位技术来获取个体的位置信息，并利用该信息对人体的行为进行分析。

定位技术包括GPS、Wifi、蓝牙、RFID等等。

通过接收到的定位信号，我们能够实时获取个体在空间中的坐标，并据此进行行为分析。

人体行为分析的目标是通过对个体的行为进行数据分析和模式识别，从而了解其日常活动和习惯。

基于融合定位技术，我们可以获取个体的轨迹数据，并通过对这些数据的分析，揭示个体的行为特点和规律。

例如，通过分析个体在家庭、办公场所、公共交通工具等不同环境中的行为轨迹，可以了解他们的日常活动模式和生活习惯，进而用于智能家居、人流管理、安防监控等应用领域。

另一方面，轨迹重构是对个体在时间和空间上的移动过程进行模拟和预测。

通过分析个体的历史轨迹数据以及环境因素的影响，我们可以预测和重构个体未来的位置和行为。

这对于交通管理、城市规划和紧急救援等领域具有重要意义。

例如，在交通管理中，我们可以通过对交通流量和个体行为轨迹的分析，优化交通信号灯的控制，以减少交通拥堵和提高交通效率。

为了实现融合定位技术的人体行为分析与轨迹重构，我们需要解决以下几个关键问题：首先，如何准确获取个体位置信息。

定位技术虽然多种多样，但每种技术都有其特点和局限性。

例如，GPS在室内定位上往往无法准确获取信号。

因此，针对不同的应用场景，我们需要选取适合的定位技术，并进行优化和改进，以提高定位的准确性和可靠性。

其次，如何有效地对人体行为进行分析和识别。

人体行为具有很大的复杂性和多样性，需要依靠机器学习、模式识别、数据挖掘等技术手段来进行处理。

我们需要设计合适的算法和模型，提取关键特征并进行分类和识别，以实现对人体行为的准确分析。

最后，如何进行人体行为的轨迹重构和预测。

基于深度稠密时空兴趣点的人体动作描述算法

基于深度稠密时空兴趣点的人体动作描述算法宋健明;张桦;高赞;张燕;薛彦兵;徐光平【期刊名称】《模式识别与人工智能》【年(卷),期】2015(000)010【摘要】Much attention is paid to action description algorithm based on depth data now. However, there is no robust, efficient and distinguishing feature representation for depth data. To solve the problem, human action description algorithm based on depth dense spatio-temporal interestpoint is proposed. Multi-scale depth dense feature spatio-temporal interest points are selected and then tracked, and the trajectories of these points are saved. Finally, the trajectory information is utilized to represent human action. Through the evaluation on DHA, MSR Action 3D and UTKinect depth action dataset, the proposed algorithm show better performance compared with some state-of-the-art algorithms.%目前基于深度数据的动作识别算法得到极大关注，至今仍无一种鲁棒、区分性好的基于深度数据的动作描述算法。

基于时空坐标图像的运动点目标检测方法

基于时空坐标图像的运动点目标检测方法
廖媛;孙胜利;陈桂林
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2007(34)1
【摘要】针对复杂背景下运动点目标检测方法存在的局限性,提出从时间空间角度检测运动目标的方法.在时间空间域里,背景的复杂纹理表现为无限长直线,运动目标则表现为有限长线段.针对该特点,运用逐点灰度均值将背景与运动点目标分离,并根据投影关系将目标投影到二维空间,获得直观的目标运动轨迹.试验结果表明,该方法能较好地从复杂背景中分离出速度不大于1像素/帧的点目标,且可同时进行多目标的检测,抗噪声能力强.
【总页数】5页(P23-26,36)
【作者】廖媛;孙胜利;陈桂林
【作者单位】中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083;中国科学院上海技术物理研究所,上海,200083
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于小波变换的运动点目标检测方法 [J], 周杰;彭嘉雄
2.基于时空域的暗弱空间运动点目标检测算法 [J], 王敏;赵金宇;陈涛;崔博川
3.基于运动点团的鱼眼图像中多目标检测方法研究 [J], 吴健辉;商橙;张国云;郭龙源;何伟;涂兵
4.基于高时相探测的运动点目标检测方法 [J], 牛文龙;吴勇;杨震;郑伟;刘波
5.基于加速度的笛卡尔坐标系目标运动点迹模拟 [J], 崔威威; 姚远; 曹德建; 刘硕; 鲍鹏飞
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基于图像序列的人体运动跟踪算法

基于图像序列的人体运动跟踪算法石曼曼;李玲【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)009【摘要】A human motion tracking algorithm based on image sequence is proposed to improve the tracking accuracy of hu-man motion tracking. The current research status of the human tracking algorithm is analyzed. The insufficiency of the particle fil-tering algorithm to human motion tracking is pointed out. The particle filtering algorithm is modified to improve the diversity of the sampling particles and tracking performance of the nonlinear human movement target,and quicken the tracking speed of the human motion. The performance of the human motion tracking algorithm was tested with simulation experiment. The experimental results show that,in comparison with other human motion tracking algorithms,the algorithm has improved the tracking accuracy of human motion,reduced the tracking time of human motion,and has better stability.%为了提高人体运动的跟踪精度,提出基于图像序列的人体运动跟踪算法.首先对当前人体跟踪算法的研究现状进行分析,指出粒子滤波算法进行人体运动跟踪的不足;然后对粒子滤波算法进行改进,增加了采样粒子多样化,提高非线性人体运动目标跟踪性能,加快人体运动跟踪速度;最后采用仿真实验对人体运动跟踪算法的性能进行测试.实验结果表明,相对于其他人体运动跟踪算法,该算法提高了人体运动跟踪的准确性,而且人体运动跟踪的时间减少,具有更好的稳定性.【总页数】4页(P25-28)【作者】石曼曼;李玲【作者单位】乐山师范学院,四川乐山 614000;乐山师范学院,四川乐山 614000【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391.41【相关文献】1.基于Kinect深度信息的人体运动跟踪算法 [J], 杨晓敏;张奇志;周亚丽2.基于声图像序列的快速目标跟踪算法 [J], 田晓东;周德超;刘忠3.基于2-D图像序列的飞行目标跟踪算法 [J], 张根耀;李竹林;赵宗涛4.基于改进Snake模型的人体运动跟踪算法 [J], 齐苏敏;齐邦强5.一种基于视频图像序列的车辆跟踪算法 [J], 谭学芹;董超俊因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。