基于视频分析的人体行为检测系统即肢体动作检测共33页文档
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
基于视频的人体运动肢体检测
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔ ａ ｔ ｒ ｎ ｎ ｌ ｚ ｈ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｒ ｍ ｉ ｅ ｏ ｃ ｐ ｕ ｅ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｐ ｓ ｆｈｕ ｎ ｆｏ ｖ ｄ ｏ ｗｅ ｍｕｓ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｍｏ ｉ ｏ ｙ ｆｒ ｔ Ｗ ｈｅ ｈ ｔｄ ｔ ｃ ｈ ｖｎｇ ｂ ｄ ｉｓ ｎ ｔｅ
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基于视频的人体行为识别总结汇报36页PPT
43、重பைடு நூலகம்别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
基于视频的人体行为识别总结汇报
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
基于视频流的人体识别技术研究
基于视频流的人体识别技术研究人体识别技术是一种正在迅速发展的技术，特别是在视频监控、人脸识别、社交网络和虚拟现实等领域中的应用方面，人体识别技术的发展越来越受到广泛的关注。
本文将主要探讨基于视频流的人体识别技术，包括技术原理、应用场景和发展趋势等方面的内容。
一、技术原理基于视频流的人体识别技术主要是通过图像处理、计算机视觉和模式识别等技术，对视频中人体进行自动分析、识别和跟踪。
该技术包括以下主要组成部分：1.视频输入：从视频源（如摄像头）中获取待识别的视频流。
2.图像处理：对获取的视频流进行图像采集、去噪、增强等处理，以提高图像质量。
3.特征提取：从图像中提取人体的特征信息，如轮廓、颜色、纹理等。
4.模式识别：通过训练和识别模型，对提取出的特征信息进行分类和识别，以确定图像中所包含的人体的类型和状态。
5.跟踪：对于视频流中的每个待识别的人体，通过目标检测和跟踪算法，实现其在视频中的连续追踪和位置跟踪。
综合上述组成部分，基于视频流的人体识别技术可以自动识别和跟踪视频中的人体，从而实现视频监控、安保、行为分析、人机交互等广泛应用。
二、应用场景基于视频流的人体识别技术可以应用于许多领域，以下是其中的几个具有代表性的应用场景：1.智能安防：基于视频流的人体识别技术可以在监控系统中自动检测和识别行人、车辆等目标，并判断是否存在异常行为，进而提高安全性。
2.智能交通：通过识别视频流中的行车载具，可以实现车辆违章监测、自动收费、智能红绿灯控制等。
3.智能零售：基于人体识别技术，可以对顾客行为进行监测和分析，从而在营销、服务等方面进行个性化推荐和提高销售额。
4.虚拟现实：基于人体识别技术，可以实现人体姿态捕捉和动作识别，从而实现虚拟现实游戏、互动娱乐等应用。
三、发展趋势基于视频流的人体识别技术具有巨大的市场潜力和广泛的应用前景。
未来，随着人工智能、大数据等技术的发展和应用，人体识别技术将得到进一步的发展和完善，主要表现在以下几个方面：1.高精度识别：未来人体识别技术将在提高识别精度的基础上，进一步提高对大范围、复杂情况下的人体特征识别能力。
视频中的人体动作行为识别-硕士论文PPT
全局PM特征与局部PEMO时空金字塔特征平铺构成了PM-PEMO时空金字塔特 征
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提纲
1
背景介绍
2 PM-PEMO时空金字塔特征构造
3 人体动作行为特征学习训练与识别
4
行为识别软件系统
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人体动作行为特征学习训练与识别
39
Weizmann与KTH视频数据库识别结果及其与一些方法比较
本文方法在KTH数据库识别结果:
本文方法
SVM
训练 测试 正确视 正确
行为类别 视频 视频 频数 率%
走路 跑步 慢跑 挥手 鼓掌 击拳 总数
27 67 66
18 65 53
27 71 41
45 159 157
18 26
9
45 164 156
IVIPC视频数据库识别结果与分析
训练集（Training set 60）：打架13、跑步15、伸手18、走路14 测试集（Testing set 86）:打架15、跑步19、伸手19、走路33
IVIPC据库
Fight
Run Stretch Walk
Accuracy (%)
Fight 15
0
0
0
100
X=DUT
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平移不变性局部约束线性编码
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平移不变性局部约束线性编码
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平移不变性局部约束线性编码
分两层得到5个最大池特征，每个为K1维向量，K1为字典基元个数，也就 是字典的大小。一起平铺成5K1维最大池特征，再加上K2维绝对值特征共 5K1+K2维，最后生成200+200+90+90+200+1050+1050=2880维编码 特征。一个视频若有F帧，则最终得到F-2-15+1个时空卷特征特征，此后再对 一个视频的所有时空卷特征计算全局池特征，每个视频只得到一个全局池特作 为最终的视频代表。
基于视频的人体行为识别总结汇报
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1
RESEARCH BACKGROUNDS
研究背景
1
研究背景
RESEARCH BACKGROUNDS
军事基地监控
博物馆监控
银行监控
超市监控
交通监控
研
究
背
景
1
什么是行为识别？ RESEARCH BACKGROUNDS
人体行为识别
这个方向的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，即Human Action Recognition.
其最终目标概括为”4W ”系统，即分析视频中哪些人（who）、在什么时刻（when）、
在什么地方（where）、在做什么（what）。
而行为识别侧重于在什么时刻（when）、在做什么（what）此两方面
1
行为识别
T1时间段
跳高动作
T2时间段
跳远动作
2
RESEARCH FRAMWORKS
研究框架及方法
2
研究框架
基于四元数的实时人体姿态识别
流程
三维骨架 ,四元数 , SVM
框架
建立人体运动运特征模型并实现人体连续动作的分割与识别
由
深
度
图
标
识
出
人
体
分解深度图像获取关节角度识别，定义
组件（待探测骨骼临近躯体范围），重
新投影组件到世界空间，组件模式局部
化，预测每个骨骼关节空间位置
识
《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的人体动作识别技术在许多领域中得到了广泛应用。
这种技术可以实现对人体动作的自动识别与理解，对于人机交互、智能监控、体育分析、医疗康复等领域具有重要意义。
本文旨在全面综述基于视觉的人体动作识别技术的研究现状，并展望其未来发展趋势。
二、人体动作识别的基本原理基于视觉的人体动作识别主要通过计算机视觉技术，对人体在空间中的运动轨迹进行捕捉、分析和理解。
其基本原理包括图像采集、特征提取、分类识别等步骤。
首先，通过图像采集设备（如摄像头）获取人体运动的视频或图像序列。
然后，利用图像处理技术提取出人体运动的特征信息，如关节点位置、运动轨迹、速度等。
最后，通过分类器对提取的特征信息进行分类识别，实现人体动作的识别。
三、人体动作识别的关键技术1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键技术之一。
目前常用的特征包括关节点特征、光流特征、形状特征等。
其中，关节点特征通过检测人体骨骼关键点来描述人体动作，具有较高的准确性。
2. 深度学习：深度学习在人体动作识别中发挥了重要作用。
通过训练深度神经网络，可以自动学习和提取人体动作的复杂特征，提高识别的准确性和鲁棒性。
3. 行为分析：行为分析是对人体动作进行深入理解的过程。
通过分析人体动作的时空关系、运动规律等信息，可以实现对人体行为的全面理解。
四、人体动作识别的应用领域1. 人机交互：基于视觉的人体动作识别可以实现人与计算机之间的自然交互，提高人机交互的便捷性和智能化程度。
2. 智能监控：通过识别和跟踪人体动作，可以实现对公共场所的安全监控和预警。
3. 体育分析：对人体运动进行精确的识别和分析，可以用于运动员的训练和比赛分析，提高运动成绩。
4. 医疗康复：通过分析患者的康复训练过程，可以评估康复效果，帮助医生制定更有效的康复方案。
五、人体动作识别的研究现状与挑战目前，基于视觉的人体动作识别技术已经取得了显著的进展，但在实际应用中仍面临一些挑战。
关于视频序列的人体异常行为检测技术分析
关于视频序列的人体异常行为检测技术分析摘要：随着视频监控技术的飞速发展，视频序列人体异常行为检测技术已经成为了智能安防领域的重要研究方向之一。
在此，本论文分别从影响人体异常行为检测技术的主要因素、常用的检测方法、存在的问题以及未来的发展方向等方面进行了阐述。
主要目的是为智能安防行业从业人员提供一些有关人体异常行为检测技术的参考和帮助。
关键词：视频序列、人体异常行为、检测技术、智能安防正文：一、引言人体异常行为检测技术是智能安防领域的重要研究内容之一，在视频监控领域具有广泛的应用前景。
其基本原理是通过对人体运动和行为的监测、分析，来识别出异常行为并及时报警。
在实际应用中，人体异常行为检测技术既能够为安防行业提供更安全、高效的保护手段，也能够为其他领域的人体行为监测提供有益参考。
二、影响人体异常行为检测技术的主要因素1. 数据采集设备：视频监控设备有着直接的影响，优质的设备有助于提高检测精度。
2. 环境因素：光照、阴影、天气等因素都会影响到检测精度。
3. 视频序列的质量：清晰度、分辨率、帧数等因素对检测结果影响显著。
三、常用的人体异常行为检测方法1. 基于背景建模的方法：如果一个人出现在了一个没有任何人的背景中，那么这个行为就是异常的。
2. 基于人体运动轨迹的方法：利用人体的运动轨迹信息来推断该行为是否异常。
3. 基于深度学习的方法：利用神经网络模型来识别并判断异常的行为。
四、存在的问题1.复杂环境下的检测精度低。
2. 检测精度与视频序列质量有关。
3. 难以识别特殊类型服装下的异常行为。
五、未来发展方向1. 基于智能传感技术的人体异常行为检测。
2. 结合其他高级算法方法，提高检测精度。
3. 结合现有的公共数据集来提升模型的泛化能力。
六、结论人体异常行为检测技术在智能安防领域具有重要的应用价值。
为提升其检测精度，需要结合环境配置、视频序列质量、算法方法等综合因素进行考虑。
未来，可以结合智能传感技术进一步提高检测精度。
基于视频的人体行为识别关键技术研究
在深度学习方面，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记 忆网络（LSTM）等深度学习模型在运动人体行为识别领域具有广泛的应用。其 中，CNN模型能够有效地提取图像中的空间特征，适用于静态图像的行为识别； RNN和LSTM模型则能够捕捉视
频中的时间序列信息，适用于动态视频的行为识别。深度学习方法具有强大的 特征学习和分类能力，能够提高行为识别的准确性和鲁棒性，但需要大量的标 注数据进行训练，且计算复杂度较高。
人体行为识别技术概述
人体行为识别技术经历了从传统图像处理到深度学习的演变过程。传统图像处 理方法主要包括帧间差分法、光流法、背景减除法等，主要依赖于图像像素级 别的变化来检测人体行为。然而，这些方法对光照、遮挡等干扰因素较为敏感， 且难以准确地识别复杂的人体动作。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在人体行为 识别领域取得了显著的成果。深度学习方法能够自动学习图像特征，提高了识 别准确率，并适用于多种复杂场景。然而，深度学习方法需要大量的标注数据 进行训练，且计算复杂度较高，对计算资源的要求较高。
2、产业应用：随着运动人体行为识别技术的不断发展，其产业应用前景也十 分广阔。未来，运动人体行为识别技术将与体育、医疗、安全等领域相结合， 形成一系列的产业应用体系，推动相关产业的发展和升级。
谢谢观看
实验结果分析
我们采集了一组人体行为数据集，包括多种行为类型，并对我们的模型进行了 训练和测试。实验结果表明，基于CNN-3D模型的卷积神经网络在处理三维行 为数据时具有较高的准确率和召回率，准确率达到了90.2%，召回率达到了 87.5%，F1值达到了88.8%。
而基于LSTM模型的循环神经网络在处理时间序列的行为数据时也表现良好，准 确率达到了87.1%，召回率达到了84.2%，F1值达到了85.6%。
基于视频序列的人体动作识别
分类号：学号：20081194
工学硕士学位论文
基于视频序列的人体动作识别
学位申请人：
刘 涛
指导教师：
张 欣 教授
学位类别：
工学硕士
学科专业：
电路与系统
授予单位：
河北大学
答辩日期：
二○一三年六月
Classified Index:CODE: 10075
U.D.C.:NO: 20081194
目前，基于视频序列的人体动作识别是一个非常活跃的研究领域，由于人体动作识别的最终目标是让计算机可以自动识别和理解人的行为，包括个人活动、人与人的交流、人与周围事物的交互行为等，而人体动作作为人体运动的构成元素或单元，是进行人体运动识别和分析的基础，因此在该领域内，许多研究人员非常关注对人体动作进行自动识别和分析。
2.This paper presents an algorithm to eliminate errors,this algorithm is based on the magnitude of a vector, and it isused to eliminate the errors caused by the abnormal data in the data sequence.The basic principle is to build a set of vectorsusing severaladjacent data.
本文的主要研究内容如下：
1、本文针对目标动作的特点提出了一种基于动作变化率特征的动作及姿态分割方法。首先获取图像中动作区域的轮廓信息，根据连续图像序列中轮廓信息的变化情况挖掘出动作的变化率，然后利用量化后的动作变化率界定动作及姿态的分割点，最后按照对动作识别的意义大小，将不同的姿态划分为关键姿态和非关键姿态。由于关键姿态携带了进行动作识别的绝大部分信息，因而只利用关键姿态进行动作识别，这种方式有效地降低了计算复杂度，提高了实时性。
基于视频深度学习的行为识别与行人检测
基于视频深度学习的行为识别与行人检测视频深度学习是一种利用人工智能技术进行行为识别和行人检测的方法。
通过对视频数据进行深度学习训练，可以实现对各种行为和人物的准确识别。
本文将详细介绍基于视频深度学习的行为识别和行人检测的原理、应用和挑战。
首先，我们来看一下行为识别的原理。
行为识别是指通过对视频数据进行分析和学习，识别出视频中所呈现的人物的行为。
传统的方法主要依赖于手工设计的特征提取算法，但这种方法往往需要人工参与，效果不稳定。
而基于视频深度学习的行为识别，则通过使用深度神经网络模型，自动从海量的视频数据中学习特征，并进行行为分类。
深度学习模型可以通过学习大量的数据，自动发现数据中的有用特征，从而实现更加准确和可靠的行为识别。
接下来，我们来了解一下行人检测的原理。
行人检测是指通过对视频数据进行分析和学习，检测出视频中的行人目标。
传统的行人检测方法主要基于手工设计的特征提取算法和机器学习方法。
但由于行人目标的形状和大小变化较大，传统方法的鲁棒性和准确性有限。
而基于视频深度学习的行人检测，则通过使用深度神经网络模型，自动学习行人目标的特征，并进行准确的检测。
深度学习模型可以通过学习大量的行人数据，自动发现行人目标的共性和特征，从而提高行人检测的准确性和鲁棒性。
基于视频深度学习的行为识别和行人检测在许多领域都有广泛的应用。
其中，对于视频监控系统来说，行为识别和行人检测是非常重要的功能。
通过将视频数据输入到深度学习模型中，可以实时准确地识别出各种行为，比如打架、入侵等。
对于交通监控系统来说，行人检测可以帮助识别出行人违章行为，比如闯红灯、乱穿马路等。
此外，基于视频深度学习的行为识别和行人检测还可以应用在智能家居、自动驾驶等领域，为人们提供更智能、安全和方便的服务。
然而，基于视频深度学习的行为识别和行人检测也面临一些挑战。
首先，视频数据的规模庞大，需要大量的计算资源和存储空间来支持深度学习模型的训练和推理。
基于视频的人体运动跟踪技术研究
基于视频的人体运动跟踪技术研究一、概览随着计算机视觉和模式识别技术的快速发展，基于视频的人体运动跟踪技术在过去的几年里已经取得了显著的进展。
这一技术广泛应用于视频监控、人机交互、虚拟现实、体育分析等领域，为人们带来了诸多便利。
为了更全面地了解基于视频的人体运动跟踪技术，我们首先需要掌握其基本原理和方法。
人体运动跟踪技术主要通过从视频中提取人体的关键点信息，并利用这些信息来追踪人体的运动轨迹。
在这一过程中，我们需要对人体模型进行建模，以便准确地描述和预测人体各部位的位置和运动状态。
跟踪算法的选择和优化也是提高人体运动跟踪精度的重要因素。
基于视频的人体运动跟踪技术正逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。
通过对这一技术的研究和发展，我们可以更好地理解和应对现实生活中众多应用场景中的挑战，为人机交互、虚拟现实等领域的应用提供有力支持。
1. 研究背景与意义随着信息技术的快速发展，视频技术在各个领域得到了广泛应用。
人们在娱乐、教育、医疗等各个方面都利用视频来获取信息、交流和完成任务。
人体运动跟踪技术在视频处理和分析方面取得了显著的进展，为各种应用提供了强大的支持。
在这样的背景下，深入研究基于视频的人体运动跟踪技术具有重要的理论和实际意义。
这项技术可以帮助我们更好地了解人体运动的规律，推动模式识别、计算机视觉和机器人学等相关领域的发展；通过与他人分享和讨论运动视频，我们可以进一步提高理解人类行为和生理机制的能力。
实际应用方面，基于视频的人体运动跟踪技术在众多领域具有巨大的潜力，如影视制作和VRAR等领域，为人们带来更加丰富和沉浸式的体验。
对基于视频的人体运动跟踪技术进行研究，不仅可以推动理论创新和技术进步，还可以为人们的生活和工作带来极大的便利和乐趣。
本研究具有重要的理论意义和实践意义。
2. 国内外研究现状及发展趋势基于视频的人体运动跟踪技术受到越来越多的关注。
众多科研机构和高校在该领域取得了显著的研究成果。
清华大学、中国科学院等机构在人体运动跟踪方面有着深入的研究，提出了一些具有代表性的算法和技术。
基于视频的行人检测及异常行为检测.doc
基于视频的行人检测及异常行为检测摘要随着计算机硬件设备的不断升级以及人们对公共场所的安全需求不断提升智能视频监控系统的重要性日益凸显而智能视频监控中的两个最基本的问题行人检测与异常行为分析也逐渐成为了计算机视觉领域的研究热点本文主要的研究内容是基于视频的行人检测与异常行为分析本文分别对这重要的两项技术提出有效的解决方案由于人体有着多变的外观以及可能出现多种状态因此在视频中进行检测行人是一项非常困难的任务首要的困难就是怎样提取一个鲁棒的人体特征集这种特征集要求能在不同光照条件的复杂背景下能够消除人体各种形态的歧义通过实验可以知道用局部正规化的梯度直方图Histogram of Oriented Gradients HOG方法提取出的特征值比用现存的其它特征提取方法提取出的特征值更加适应视频中行人检测的要求为了简单和处理速度本文采用线性SVMSupport Vector Machine分类器对训练样本进行分类实验结果表明本文所使用的方法能够满足视频中行人检测的实时性鲁棒性准确性的要求异常行为检测使用到的方法主要是用时空马尔科夫随机场模型实现了视频中的异常行为检测首先将视频序列中的帧划分成若干个区块做为MRF模型的节点紧接着为了能够求出区块的特征描述符再对区块进行划分出更小的子区域在描述帧信息时本文使用了光流法统计出每个子区域中的光流信息在对统计完的光流信息用视觉词袋做处理最后就可以得出每个节点块的特征描述符最终结合视频的时空特性通过求解MRF模型的能量函数判断出是否有异常行为发生这部分使用了光流法提取出像素点的运动方向和速度信息对视频中的帧序列进行区块划分后采取视觉词袋模型进行聚类编码表示有了编码化的特征就可以构造出了马尔科夫随机场模型的节点特征描述符这种方法并不是基于物体跟踪的方法因此在人群密集的场合更加有效本文将会对梯度方向直方图特征Lucas–Kanade 光流法视觉词袋的建立时空马尔科夫随机场模型等方法进行介绍通过实验表明本文所使用的方法能够有效的在多场景中完成行人检测与异常行为分析的任务关键词光流法视觉词袋MRF异常行为Abstractthe security needs in many public places the intelligent video surveillance system is more and more important And the two of basic problems of the intelligent video surveillance system pedestrian detection and abnormal behavior analysis have gradually become a hot research field of computer vision The main content of this paper is video-based pedestrian detection and abnormal behavior analysis Since the human body has a varied appearance and may occur for a variety of state therefore detect pedestrians is a very difficult task in the videoThe primary difficulty is how to extract a robust feature set of the human body this feature set should eliminate the various forms of ambiguity in the complex lighting conditionsBy experiments showing that locally normalized Histogram of Oriented Gradient is better than otherexisting feature extraction algorithms For the sake of simplicity and processing speed linear SVM classifier is used in this paperThe experimental results show that this method can guarantee the requirements of real-time robustness accuracyin pedestrian detectionIn this paper space-time Markov random field model is used to implement abnormal behavior detection First the frames in video should be divided into a number of local regions as the nodes of the MRF model And then in order to obtain the feature descriptor for the local regions these local regions should be divided into smaller sub-regions For the informationof frames optical flow is used Add up each sub-regions optical flow information using visual bag of words Bows to process these information and then feature descriptors in each local regions can begot Finally combining the spatial and temporal feature of the video to solving the energy function of the MRF model and determine the abnormal behavior occurred in this video Optical flow is used to extract the pixels movement information directions and speed After dividing the frames use the bag of visual words model to encode these blocks With encoding feature blocks MRF model nodes feature descriptors can be constructed Since this algorithm is not based on object tracking it works well in crowded scenes In this paperthe introduction of HOG Lucas-Kanade optical flow bows space –temporal Markov random field will be given brieflyThe experiments show that these methodsgiven by this paper can be effectively completedpedestrian detection and abnormal behavior analysis in different scenes KeywordPedestrian detection Optical flow Bag of visual wordsMRF Abnormal behavior detection目录摘要IAbstract II第1章绪论 111 课题背景 112 课题研究的目的及意义 213 国内外研究现状 414 主要研究内容及论文结构 5第2章视频中行人检测相关理论 621 引言 622 特征不变性623 梯度向量直方图724 基于霍夫变换的头部检测1125 使用HOG特征进行行人检测1326 本章小结13第3章马尔科夫随机场理论1531 引言1532 MRF模型概念与定义15321 集簇与邻域系统15322 MRF定义17323 MRF与Gibbs分布19324 常用MRF模型2033 MRF模型求解算法25331 MRF-MAP框架25332 能量函数最优化方法2634 本章小结29第4章基于光流法和MRF模型的异常行为检测 3041 引言3042 光流法 3043 视觉词袋32431 词袋模型与视觉词典33432 Kmeans聚类33433 空间视觉词典3444 异常行为检测35441 时空块模型36442 MRF时空联合检测36443 S-TMRF 的能量函数构造3745 本章小结40第5章系统的设计与实验4151 系统开发环境4152 系统程序设计架构41521 行人检测系统设计41522 异常行为识别系统设计 42523 实验环境43524 实验数据与实验结果4353 本章小结45结论46参考文献47哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明49 致谢50绪论课题背景本项目来源于深圳市基础研究重点项目基于视觉的智能人机交互关键技术研究网络环境下基于视觉的智能人机交互是互联网中关键技术之一全世界众多科研机构都投入大量人力物力进行研究涉及人工智能图像处理等技术尤其在数字娱乐虚拟现实中有重要理论及应用价值符合深圳发展互联网需要自从恐怖袭击事件后几乎世界所有国家都在致力于建设一种实时的自动的全天候的智能视频监控系统用以满足对公共场所和重要部门的智能视频监控的需求因此由这种意义上来说进行深入探讨和研究是很有必要的视觉是人类认识外部世界获取信息的重要来源计算机已经在的生活中无处不在随着计算机应用技术的不断发展高性能高智能和高可用性被普遍认为是当前计算机科学发展的主要方向计算机在执行重复的数据密集型的计算任务时与人类自身相比更加的准确和高效正因为计算机有如此强大的能力很自然的应该让计算机去处理一些更加智能化的任务就比如视觉分析这种人类会在下意识中每天重复处理成百上千次而又通常不自知的行为人体行为的视觉分析是计算机视觉领域中的前沿方向它从包含人的序列中识别跟踪并对其行为进行描述和理解[1]近几年来摄像机等行为捕捉设备价格不断下降各种相关设备性能不断提升使得应用领域的需求增加利用计算机自动捕捉分析视频中的人体行为实现计算机自动识别和理解成为新的研究热点计算机视觉是用成像系统代替视觉器官作为输入手段由计算机来代替大脑完成处理人类的视觉系统是通过从视网膜上提取形成的图像信息来起作用计算机的视觉处理的发展也不可避免的对比着人类真实的视觉系统人类视觉系统的一个基本的任务是识别人和事物以及他们在空间上的相对关系类似的计算机视觉研究的主要目标之一是寻找在某种场景中定位和识别物体的方法在这个方向中更加关注人体以及人体行为尤其是人的异常行为的识别智能监控人体行为识别的重要应用不但环境中的人还要能环境中的运动通过对步态的识别可以完成对行人的访问控制实时分析视频监控数据进行人体行为识别及异常行为检测可以捕获及辨别出如偷窃斗殴抢劫等特定危险行为为安全以及社会监管提供有力的保障这很适合用于那些安全要求敏感的场合如车站银行商店军事基地等[3]课题研究的目的及意义在信息爆炸各种资讯迅速膨胀对的的人们文字更为丰富的多媒体信息视频信息量最大内容引人满足人们对资讯的需求因此人们同时科技进步和制造业的发展现代电子设备的运算能力不断增强已经能够在运算速度上保证对视频内容进行实时同步的分析与处理各种基于视频分析处理的应用如雨后春笋般层出不穷在现代社会中智能视频监控技术有着广泛的需求目前通用的方法是专门雇用若干人员观看各个区域内的摄像头反馈的视频信息多组视频同时在显示器上不能保证对的事件等因素有所忽略不能保证准确性对比来看使用智能视频监控系统能够有以下等诸多好处不间断监控人工的监控行为不能保证监控的连续性根据人的生理特征没有接受过相关方面特殊训练的成年人在一件事物上注意力只能集中60分钟左右的时间由此长时间的连续监控会使得人工监控的有效性大幅度的降低初次之外在人员交接的过程中会出现一段空白时间使得总会有若干时间内视频监控系统处在无人监管的状态如果采用智能视频监控系统就可以解决无法连续监控的问题可靠高效虽然计算机和人不能保证对视频监控内容百分之百的准确检测但是由于人对某一事物的智能视频监控系统相对来说系统得到的监控反馈也就更加可以信服除此之外使用智能视频监控系统还能够对过往的录像文件进行分析判断而人工监控只能关注当前的视频内容智能视频监控系统在部署成本在万元左右却能够多年使用同时还能节约掉人力成本让工作人员仅异常处理可以在人员成本完成异常应对的任务保护隐私使用传统的方式由人直接对所有视频信息进行监控像难免会出现隐私保护不力的情况例如在公交车上乘客常常对车载监控设备产生一种不适感操作公共摄像头监控私人场所偷窥隐私的恶意行为也是频繁发生如果采用智能视频监控系统就可以杜绝上述的行为系统能够自动提示相关工作人员去处理异常信息而其它人员将会没有机会去接触到大量涉及隐私的视频信息多样化智能化视频处理技术异常同时能够根据计算机处理的结果将视频记录分类并建立索引相关工作人员可以在智能视频监控系统的辅助下高效的对视频进行处理根据智能视频监控系统的需求目标实时跟踪特定场景中目标检测以及目标行为分析都是系统核心问题行人检测技术在智能及机器人领域都有广泛的应用价值计算机视觉视频处理和模式识别的重要研究课题[7]行人检测往往存在着复杂的背景因而必定出现光遮挡所处姿态所的非刚体形变等问题这些常见的由于行人检测通常会有辅助的特征处理手段因此可以利用系统能采集到的其他信息预测行人的行为和位置从而达到提高行人检测准确性的目的异常行为检测技术智能视频监控系统监护的场景中如果能够做到使用异常行为检测技术检测出病人发生危险可以及时的报警通知使病人的生命安全得到保障在交通用来检测例如酒驾等危害其他公共交通安全的不法行为从而保护道路安全在人员复杂的公共场所中假如使用计算机技术通过对监控视频进行分析进而对斗殴盗窃等事件的发生进行判定并及时做出相应的响应就能够对突发事件进行有效处理维护公共安全有目前使用数学模型的方法来对异常场景进行定义是很困难的除此之外因为存在着场景和尺度等变化同时又要求系统具有很高的适应性和灵活性因此视频中的异常行为检测仍是一种充满挑战性的工作视频中的行人检测以及异常行为检测在模式识别领域和计算机视觉领域中国内外研究现状对人体动作识别的最早研究可以追溯到上世纪70年代当时的心理学家做了如下实验处在黑暗的环境中的人在关节上安装光亮点通过捕获这些亮点的运动轨迹对人体的运动信息进行捕获以及分析国内外很多研究学者都在这个领域做了大量详细的研究特别是欧美国家中涌现出越来越多的成熟应用在行人检测方面使用的方法大体上可以被分为三大类主要包括基于模型匹配的方式提取Harr型特征的方式以及使用梯度方向直方图作为特征的方式使用基于模型匹配的行人检测技术首先需要对行人的运动方式进行建模并且要在连续的视频序列中分离出前景与背景模型由于行人在监控场景中出现的形态随机性很大很难存在一个稳定的模型对其行为进行概括因此使用模型匹配的方式进行行人检测缺陷相当突出使用Harr特征的方式经训练获取训练集中的Harr特征在使用初步提取到的Harr特征去对强分类器进行训练最终依靠得到的强分类器进行行人检测提取Harr特征的方法最早被用在人脸检测中并取得了较好的发展在行人检测领域在视频中行人的服装颜色光照条件所处的背景到要比人脸检测所涉及到的环境要复杂很多因此把Harr特征应用于行人检测中的表现并不如在人脸检测中那样高效现在在行人检测领域使用最多的第三种方法基于梯度直方图的方式这种方式能够很好对检测局部对象进行表示经过长期发展该方法在行人检测领域已经成为主流的方法在异常行为检测方面为了进行异常行为检测大多数算法都试图首先定义一种正常行为模式在此基础之上在判断新的观测值的偏离程度来决定是否存在异常现存的方法多种多样比如基于规则的方法和直接对正常行为模式进行学习的无监督方法等等广泛说来前人使用的非监督方法主要有基于典型轨迹的对明显有代表性的轨迹进行探测的方法基于低级特征测量的行为学习技术基于聚类的方法以及对过去发生行为建立索引的基于索引的方法等等基于轨迹的方法依照观察场景中观测体的运动轨迹来判定是否有异常发生由于轨迹是对行为直接在语义层面进行提取因此很难在人群密集的场所应用轨迹的方法使用多目标HMM 和迭代EM的方法使用一个图模型能够检测出局部发生的异常主要用于处理复杂约束条件下的原子行为的处理使用贝叶斯主题模型的方法虽然可以对局部行为进行估计但是并没有利用到行为的时空关联性比起尝试为正常行为建立模型的方法基于索引的方法将以前发生的所有行为描述存储在数据库中然后在将新的行为描述符与数据库中的行为进行一一匹配从而对新的行为进行判断虽然这种方法能够在处理具体的行为进行判断时有比较好的判断效果但是在使用这种方法时不得不面对维护一个庞大的数据库的需求主要研究内容及论文结构本课题的主要研究内容是使用梯度直方图与SVM进行行人检测使用光流法提取多尺度分块特征视觉词袋马尔科夫随机场模型的建立以及求解以及分析检测视频场景中出现的异常行为等第1章绪论主要介绍了课题的研究背景研究意义行人检测技术以及异常行为检测技术的国内外研究现状了主要的研究内容并在最后给出了本文后续内容的安排第2章视频中行人检测这是本课题的理论基础之一本章主要介绍了使用梯度直方图 HOG 支持向量机 SVM 进行行人检测的技术第3章马尔科夫随机场理论这是本课题的理论基础之一本章注重介绍了马尔科夫随机场模型的定义常用模型结构以及马尔科夫随机场模型的求解方法主要阐述了异常行为检测系统的理论依据为下文的实现部分做准备第4章基于光流法和MRF模型的异常行为检测本章主要介绍了使用分块多尺度光流信息作为视频帧的原始特征并通过视觉词袋的方法对提取出来的视觉特征进行降维以及分类从而形成马尔科夫随机场中单个节点以及节点间联系的特征构建马尔科夫随机场模型能量函数并对马尔科夫随机场随机场模型进行求解第5章系统的设计与实现系统通过使用OpenCV函数库实现列出了系统流程图实验结果等内容结论并对未来的研究进行展望视频中行人检测引言国内外的专家学者已经对行人检测技术进行了较为深入的研究然而仍然存在着各式各样的问题困扰着各国的专家学者特别是行人置身的背景复杂光变化明显行人姿态千变万化差异化明显的以及摄像机捕获的图像帧序列的分辨率较低等问题为了解决上述问题由于人体有着多变的外观以及可能出现多种状态因此在视频中进行检测行人是一项非常困难的任务首要的困难就是怎样提取一个鲁棒的人体特征集这种特征集要求能在不同光照条件的复杂背景下能够消除人体各种形态的歧义通过实验可以知道用局部正规化的梯度直方图方法提取出的特征值比用现存的其它特征提取方法提取出的特征值更加适应视频中行人检测的要求为了简单和处理速度采用线性SVMSupport Vector Machine分类器对训练样本进行分类实验结果表明本文所使用到的方法能够满足视频中行人检测的实时性鲁棒性准确性的要求图2-1行人检测数据集特征不变性特征不变性通常指的是提取到的图像中的特征不会因为图像目标位置平移尺寸缩放或者是平面内翻转而导致的特征值变化的情况发生在现实的观测场景中运动目标都会发生位置上的变化也就是位移同时因为目标的位移是相对摄像头发生的所以目标的外观尺寸必然会在位移的过程中产生变化相对复杂的变化是由于运动目标本身的原因形成的视平面内旋转或者是镜头的旋转针对上述的三种变化情况兼有平面内旋转位置平移以及尺寸缩放不变性的图像特征仍会做到很好地描述变化着的运动目标体同时对目标对象的准确分类有着重要的意义图2-2目标体变化图2-3物体相对于视平面立体旋转在图 2-2中可以看出在真实场景中目标体的旋转除了会在视平面内进行外更多的情况它能够把自己与取景镜头相背的部分旋转到正对镜头的位置还会伴随着非刚体目标体形变的出现目标体相对视平面立体旋转见图2-3这两种复杂的目标体变化对于平面内旋转尺寸缩放和目标平移不变性图像特征来说相当于图像中原本检测目标体被新的目标体代替了所以常用的不变性特征不能有效的解决立体旋转和目标体形变的问题针对视频中运动目标的跟踪检测问题近年来提出了不少具有不变性的高级统计图像特征并且这些特征对于复杂背景立体旋转和目标扭曲形变具备良好的适应能力直接使用统计直方图对图像进行特征提取通常能够保证尺度缩放平面内旋转和位移不变性但是由于这种方式不具备对目标体空间分布情况的描述能力通过图像局部重叠区域直方图的组合却获得了能够稳健描述目标外形适应形变和立体旋转的高性能特征算子例如HOGSIFTEOHEdge Orientation Histograms边缘方向直方图和 Shape Contexts 形状上下文等[8]下文主要对HOG算子进行探讨梯度向量直方图HOG是应用于图像处理和计算机视觉领域用于目标检测的技术使用这项技术可以获取出图像局部梯度的方向信息的统计值作为特征值该技术同尺度不变特征变换scale-invariant feature transform descriptors边缘方向直方图edge orientation histograms以及形状上下文方法shape contexts有着众多的相似点它们之间的不同主要表现在HOG是使用一个大小相同网格密集的细胞单元dense grid of uniformly spaced cells来计算的此外还加入了重叠的局部对比度归一化来提高性能Navneet Dalal和Bill Triggs法国国家计算机技术和控制研究所 INRIA 工作的研究员HOG方法的思想最初这种方法的应用范围主要集中在静态图像里的行人检测随着研究的深入研究人员发现也可以梯度方向直方图背后所蕴含的重要思想是在一个帧图像中局部对象的外观和形状能够被梯度的强度或者是边缘的方向的分布情况所描述可以通过将图像帧划分成一些小的联通区域这些区域被叫做细胞单元对于每个细胞单元依据细胞单元内的像素点提取出一个梯度方向或者是边缘定位的直方图这些直方图的组合就可以表示描述符为了准确率的提高可以通过计算图像中更大区域这个区域被称作块区域的强度的值然后用这个值去正规化这个块区域中的所有的细胞单元来实现对局部直方图进行规范化增强操作进过正规化之后光照和阴影的不变性会变得更好像素点细胞单元细胞核区间三者之间的组织结构由图2-4所示图中细胞单元由红色的正方形截出绿色代表每一个像素点最外围容器为细胞核区间图2-4HOG 特征的计算结构然后就可以求出每个细胞单元内对应的每个像素点的边缘或梯度的方向从而就可以得到一维的细胞单元方向直方图在点 i j 处的图像I xy 的梯度模值和方向公式为2-12-2由于图像中梯度方向的分布范围比较广所以需要将方向值域进一步划分成9 个相同的区段bin每个像素点在各个区段上的梯度方向幅值计算公式如下2-3按照一定的顺序将图像中所有的细胞单元的方向直方图拼接起来就得到了图像的特征算子考虑到特征算子适应光照变化和阴影的能力需求提高通常的做法是将若干位置上相邻的细胞组合成更大的区间在这个更大的区间内将方向直方图进行对比度归一化处理可以将区间的形状规划为圆形或矩形对比度归一化的解法为首先计算区间内各个直方图的方向幅值的和再以求和的值作为分母比上细胞单元各自的直方图方向幅值按上述方式全部计算9个方向的值计算公式为2-4其中表示第k个区段的方向累计幅值在细胞Ct中所属的区间B中所占的比例各个小区间的方向直方图的特征向量使用以下方式描述2-5HOG特征提取的算法共由下述4个步骤组成对输入图像进行预处理计算梯度值对细胞单元的梯度方向直方图进行统计最后区归一化间内直方图整个算法的流程流程图如图 2-5所示图2-5图像 HOG 特征提取算法流程框图通常将区间的滑动步长设定为细胞边长的像素点的数目来对整个梯度图像进行覆盖扫描使用这种处理方法会使得区间中大部分的细胞方向直方图都能够被重复的归一化被多次加进 HOG 特征向量中具体的操作过程见图 2-6 所示图2-6梯度方向直方图计算及其区间内归一化过程示意图。
基于视频的人体行为识别总结汇报
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
四元数的三角表达式
旋转向量的四元数
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
旋转向量的四元数
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
欧拉角法
基于四元数的人体姿态识别
欧拉角法用于用户定义物体朝向，直观方便
缺点：
旋转矩阵不可交换性，需要按照某个特定的次序执行欧拉角旋转
欧拉角变化与旋转之间对应的非线性可能造成旋转不均匀
考虑空间距离，取相邻两帧骨架图像的脊柱中点三维坐标，Z坐标值之差的绝对值：
DIFFSpinZ i = KneeSpinZ − 1 − KneeSpinZ
为了对不同取值范围的特征进行融合，采用利用归一化方法将取值范围完全不同的时间距离
和空间距离均转换到(0,1)之间：
归一化：X()
−1
建立人体的运动行为模型
识别人体运动行为
2
研究方法
需提取的特征
常见提取方法
常用的特征提取方法
2
研究方法
识别步骤
人体行为识别
1
2
3
4
检测视频中的运动人体目标
提取运动人体的低层特征
建立人体的运动行为模型
识别人体运动行为
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
四元数起源
基于四元数的人体姿态识别
2
研究方法
四元数定义
在什么地方（where）、在做什么（what）。
而行为识别侧重于在什么时刻（when）、在做什么（what）此两方面
1
行为识别
T1时间段
跳高动作
T2时间段
跳远动作
基于视频AI分析老年肢体动作并自动生成检测报告的方法发明专利
基于视频AI分析老年肢体动作并自动生成检测报告的方法技术领域本发明属于居家养老智能体检技术领域，特别是涉及基于视频AI分析老年肢体动作并自动生成检测报告的方法。
背景技术随着人民生活水平的提高，带来的是人们平均寿命的增长，随之带来的是人口老龄化问题和养老问题日益严峻，对应产生的居家养老和居家体检行业也迅速崛起，特别是居家体检服务行业，针对于居家老人的身体健康状况进行检测服务更是越来越便捷。
对于居家老人的体检服务主要是通过医护人员上门的方式进行和实现，且其主要体检的项目包括常规的血压、血糖、血脂的检测，呼吸的检测以及身体各器官的功能性检测，由医护人员进行上门通过各种对应的体检器材进行检测实现；而对于老人手脚肢体的动作行为能力以及早期肢体行为不便的检测，则通常是通过医护人员的现实的直观判断来进行预测和判断的，并没有对应的专门的工具和设备来实现对手脚动作的直观判断来获取对应的肢体动作的效果；如CN201810205754.9，名称为一种居家养老服务系统的发明专利，其仅公开了上述对应的常规检测，并没有针对性的肢体动作行为检测；因此，针对以上问题，提供一种基于视频AI分析老年肢体动作并自动生成检测报告的方法具有重要意义。
发明内容本发明提供了基于视频AI分析老年肢体动作并自动生成检测报告的方法，解决了以上问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：本发明的基于视频AI分析老年肢体动作并自动生成检测报告的方法，包括如下步骤：S01、检测前步骤：打开终端，选择老年人身体机能检测，填写包括年龄、体重以及身高在内的基本信息，按照语音提示被测试者进行测试步骤；S02、按语音提示进行动作并获取录像视频数据：被侧视老年人按照语音提示依次进行颈部动作、左右上臂动作、左右手臂动作以及左右手腕动作，并由终端上的摄像头捕捉对应动作并存储为录像视频数据；S03、录像视频数据上传至云端服务器并进行AI算法分析：云端服务器根据拍摄的录像视频数据自动计算老年人的身高、体型以及拍摄的距离，并根据AI 算法自动分析计算出老年人各肢体的最大角度以及最大距离，将上述数据反馈给肢体动作识别算法进行识别并分析，与对应身体参数的标准数据或评分模型进行比对，自动生成老年人机体体检报告，并推荐相关自行护理方案。