基于视频分析的人体行为检测系统即肢体动作检测
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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基于深度学习的视频人体姿态识别算法研究
基于深度学习的视频人体姿态识别算法研究视频人体姿态识别技术是计算机视觉领域的一个热门研究方向，其应用范围涵盖游戏开发、智能视频监控、虚拟现实等领域。
随着深度学习技术的不断发展和成熟，基于深度学习的视频人体姿态识别算法也变得越来越精准和高效。
一、基本概念人体姿态识别是指通过计算机分析、识别和跟踪人体在运动中的姿态、关节角度、肢体位置和动作方式等信息的技术。
它是计算机视觉、计算机图形学、模式识别等多个学科领域的交叉研究。
二、目前常用的算法1. 骨架关键点检测算法：这种算法是通过 CNN 技术结合人工神经网络，将二维图像转换为三维骨架模型，并根据骨架模型推断出人体姿态、动作等信息。
2. 基于深度图像的算法：这种算法是利用 RGB-D 相机捕捉人体深度图像和颜色图像，并通过深度学习技术将RGB-D 图像转换为三维人体模型，实现姿态识别。
3. 基于视觉注意力的算法：这种算法结合了图像处理技术和人类视觉系统的注意力机制，能够实现对于人体运动的鲁棒性处理。
在多人情况下，该算法能够实现对于局部区域的关注，减少背景噪声的影响，从而提高识别的准确率。
三、基于深度学习的视频人体姿态识别算法基于深度学习的视频人体姿态识别算法可以分为两个阶段：训练和测试。
训练阶段是通过大量的数据训练神经网络模型，提取特征、学习模型参数；测试阶段是通过训练好的模型对于新的数据进行分类或者回归。
1. CNN 网络设计卷积神经网络是计算机视觉领域的重要技术，在视频人体姿态识别中也得到了广泛应用。
通常的做法是构建一个深度CNN 模型，将RGB-D 图像作为输入数据，输出的结果是人体姿态、关节角度等信息。
2. 图像预处理为了提高模型的稳定性和准确率，需要对输入数据进行一些预处理。
通常的做法是将图像数据进行归一化、降维、平滑等处理，以减少数据噪声的影响。
3. 特征提取对于人体姿态识别任务，需要从输入的图像数据中提取出与姿态相关的特征。
一般采用卷积层、池化层、全连接层等神经网络模块，通过逐层提取特征的方式，得到人体姿态等相关信息。
基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究共3篇
基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究共3篇基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究1人体动作识别一直是计算机视觉领域的一个研究热点，它可以应用于很多领域，如虚拟现实游戏、人机交互、安防监控等。
而基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是当前比较主流的一种方法，本文将介绍这种方法的研究进展和应用情况。
首先，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是通过对视频和三维动作捕捉数据进行处理和分析，从而识别出人体的动作。
这种方法的一般流程是：首先采集视频和三维动作捕捉数据，然后通过对数据进行预处理和特征提取，进而进行分类和识别。
其中，预处理包括数据采集、标定、对齐等；特征提取是利用一些特征描述算法，如HOG、SIFT、SURF等，从数据中提取出特征向量；分类和识别则是通过机器学习算法，如SVM、KNN、决策树等，进行分类和识别。
目前，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法已经在很多领域得到了应用。
在虚拟现实游戏中，这种方法可以实现对玩家的动作进行识别和反馈，进一步增强游戏的沉浸感和互动性；在人机交互领域，这种方法可以实现对人手势的识别，从而实现手势控制功能；在安防监控领域，这种方法可以实现对异常动作的监测和报警。
此外，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法还可以应用于体育训练、医疗康复等领域。
然而，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法也面临着一些挑战。
一方面，数据采集和数据处理的成本较高，需要采集大量的视频和三维动作捕捉数据，并进行标定和对齐，这都需要耗费大量的时间和资源；另一方面，算法的精度和鲁棒性也需要不断提高，特别是在面对复杂场景、光照变化和遮挡等情况时，算法的分类和识别能力需要更加强大、灵活。
总的来说，基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
尽管它面临着一些挑战，但是在硬件技术、算法优化等方面的不断进步，相信这种方法将会得到更好的发展和应用基于视频和三维动作捕捉数据的人体动作识别方法在游戏、人机交互、安防监控、体育训练、医疗康复等领域具有广泛的应用前景。
基于深度学习的视频场景下的人体动作识别研究
620 引言人体行为多种多言,从简单到复杂可以分为四种方面:(1)由人体部位简单运动形成的动作,如鼓掌、踢腿等;(2)由简单动作形成的个人行为:如快走、慢跑、蹦;(3)交互行为:一种小群体的相互行为。
如打球、看书等;(4)群体行为:类似于集体活动,开会等[1]。
当前人体行为识别的研究主要分为两个子任务:行为分类和时序行为检测。
行为分类一般是对分割好的视频片段给出一个行为的类别标签,每一个视频片段仅包含一个行为实例。
然而,现实生活中大部分视频都是未分割的长视频,要明确的是,时序行为检测是行为分类更复杂一级的研究任务,正如图像识别任务中目标检测与图像分类的关系一样。
行为分类是时序行为检测的基础[2]。
为提升识别的准确性越来越多的人开始利用目标检测中的光流法结合3D-CNN来进行实验。
3D卷积提取出的时间维度图像中的不同像素之间的特征关系,光流是反应不同像素间形成差异的运动信息,利用卷积提取出特征,再输入到网络中去[3]。
1 数据集的介绍本次设计用的数据集是KTH数据集。
KTH数据集是动作识别领域的传统数据集,目前在现有的数据库中包含了6种不同行为动作,分别是拳击,握手、挥手、慢跑、快跑和走路。
是由25个人在实际生活中的室内外不同场景进行展示,还包括同一个人在不同情景下的不同着装。
这些视频是由固定的静态摄像机在不同场景以25fps 每帧的速度进行拍摄的,这些采集到的时间序列的分辨率是160×120,一共包含了2391个序列。
视频的平均长度为4秒。
本次实验将所有采集到的时间序列以8,8,9分配给训练集,验证集和测试集。
由上述的6个动作在4个变换的场景中完成。
下载后的数据集以文件形式存储,每个文件包含4个子序列,序列以avi格式存储。
2 实验所用的模型自从,深度学习在目标检测上进行应用,不同类型的卷积结构开始被陆续提出。
例如反卷积和转置卷积等,但这些都是对数据中的单张图片进行操作。
其中,3D-CNN 是由Tran等人研究提出的。
基于视频的人体行为识别关键技术研究共3篇
基于视频的人体行为识别关键技术研究共3篇基于视频的人体行为识别关键技术研究1基于视频的人体行为识别关键技术研究随着物联网和人工智能技术的不断发展，人体行为识别技术成为了研究的热点之一。
它能够将人的动作、姿态等行为信息转化为数字信号进行分析和识别，为安防、医疗等领域提供了广泛的应用前景。
其中基于视频的人体行为识别是目前研究的重点之一，本文将介绍其关键技术。
一、视频采集与处理基于视频的人体行为识别的第一步是视频采集和处理。
视频采集设备可以是普通的摄像机或者深度相机，对于不同场景和目的需要选择不同的采集设备。
而视频处理包括图像预处理与特征提取，在图像预处理中，需要对采集的视频进行去噪、增强等操作，提高图像质量；在特征提取中，通常采用Haar-like 特征、HOG特征、深度学习特征等不同的特征提取方法，以便后续的分类和识别。
二、人体检测与跟踪针对不同的应用场景，需要对人体进行检测和跟踪。
检测方法是在视频帧中定位人体所在位置和大小的过程，通常采用的方法有基于背景建模的方法、积分图像的方法、深度学习的方法等。
而跟踪方法则是在视频序列中跟踪人体的轨迹，以确定其运动轨迹和行为特征。
常用的跟踪方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
三、行为识别与分类在人体检测与跟踪的基础上，需要进一步对人体的行为进行识别和分类。
行为识别的方法包括手工设计特征和深度学习，其中深度学习在该领域中是较为流行的方法。
通过使用深度学习技术，可以基于视频序列实现人体行为的自动识别和分类，同时也能够识别不同环境、不同姿态下的人体行为。
四、行为建模与预测除了行为的识别和分类，人体行为识别技术还可以通过建模的方法来预测未来的行为，以便在实际应用中做出相应的决策。
行为建模是通过对历史数据进行分析和建模，推理出人体可能的行为模式，预测其未来的行为。
常用的建模方法有马尔科夫模型、决策树模型等。
总之，基于视频的人体行为识别关键技术的研究为实现智能化、自动化等目标提供了有力的支持，为实际应用中的安防、医疗、智能家居等领域的发展提供了广泛的应用前景。
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。
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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。
《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已成为人工智能领域的研究热点。
人体动作识别技术能够有效地解析和解读人类行为，对于智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
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、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、人体动作识别的基本概念及研究意义人体动作识别是指通过计算机视觉技术，对视频或图像中的人体动作进行识别、分析和理解的过程。
该技术可以广泛应用于智能监控、人机交互、医疗康复、虚拟现实、体育分析等领域，对于提高人类生活质量和推动社会发展具有重要意义。
三、基于视觉的人体动作识别方法基于视觉的人体动作识别方法主要包括以下几种：1. 传统方法：包括基于模板匹配的方法、基于特征提取的方法等。
这些方法需要手动设计特征，适用于特定场景的动作识别。
2. 深度学习方法：随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人体动作识别方法逐渐成为主流。
该方法可以通过学习大量数据自动提取特征，提高动作识别的准确性和鲁棒性。
3. 基于三维人体姿态的方法：通过估计人体关节的三维位置信息，进一步识别和理解人体动作。
该方法对于复杂动作的识别具有较好的效果。
4. 基于视频序列的方法：通过对视频序列中的人体运动轨迹进行分析，实现人体动作的识别和理解。
该方法可以有效地处理动态场景中的动作识别问题。
四、人体动作识别的挑战与难点尽管人体动作识别技术取得了显著的进展，但仍面临以下挑战与难点：1. 光照和视角变化：不同光照和视角条件下的人体动作识别仍存在较大难度。
2. 背景干扰和噪声：复杂背景下的动作识别易受噪声干扰，影响识别准确率。
3. 实时性和计算效率：在实时系统中，如何保证人体动作识别的准确性和计算效率是一个重要的问题。
4. 人体姿态估计的准确性：准确的姿态估计是动作识别的关键，但目前在复杂场景下的人体姿态估计仍存在挑战。
五、基于视觉的人体动作识别的应用领域基于视觉的人体动作识别的应用领域广泛，包括但不限于：1. 智能监控：通过监控视频中的人体动作识别，实现异常行为检测和安全防范。
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。
基于深度学习的视频人体动作识别综述
基于深度学习的视频人体动作识别综述基于深度学习的视频人体动作识别综述十几年前，视频人体动作识别(LED)是计算机视觉中的一个重要挑战。
然而，随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络(CNN)的应用，视频人体动作识别取得了显著的进展。
本文将综述基于深度学习的视频人体动作识别的研究现状，并探讨其中的关键技术。
首先，让我们回顾一下传统的基于特征工程的方法。
传统方法主要依赖于手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。
然而，这些方法通常只能捕捉到局部的人体动作特征，而缺乏对全局运动的准确编码。
此外，手工设计的特征提取器对于光照、背景等环境因素敏感，导致识别精度不稳定。
由于这些限制，传统方法在复杂场景下的应用受到了很大的挑战。
深度学习方法的出现为视频人体动作识别带来了新的希望。
首先，卷积神经网络(CNN)能够自动从原始图像中学习到高层抽象特征，不再需要手工设计的特征提取器。
其次，CNN具有对光照、背景等干扰因素具有较强的鲁棒性，能够更好地应对复杂场景。
因此，深度学习方法在视频人体动作识别中取得了显著的成果。
在基于深度学习的视频人体动作识别中，最常用的方法是采用时空二维卷积神经网络(Spatio-Temporal 2D CNN)。
这种方法通过在时空维度上建立CNN模型来捕捉视频中的人体动作特征。
其中，3D卷积(Conv3D)是一种常用的扩展方式，通过考虑时间维度，可以更好地捕捉到运动的信息。
除了卷积层，循环神经网络(RNN)也被广泛应用于视频人体动作识别中，因为它可以对序列化的动作序列进行建模。
此外，为了进一步提高视频人体动作识别的准确性，一些研究者提出了一系列的改进方法。
例如，引入注意力机制来自动关注视频中重要的人体动作部分；使用残差网络(ResNet)来解决梯度消失问题，进一步提高网络的深度；利用生成对抗网络(GAN)来增强训练样本的多样性。
这些方法的引入使得基于深度学习的视频人体动作识别在性能上得到了进一步的提升。
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目录
目录
CONTENTS
1 平台基本情况
2 主要应用
1
本系统特点
使用基于深度学习视觉分析技术，采用行人分割、人体姿态识别、人脸识别相结合，不同于传统数 人头和活动目标检测方式来统计小场景人数，可以对密集人群进行分析。有效对抗人体之间的遮挡， 可对人进行精确识别、跟踪和行为分析，准确率高。
异常行为识别-入侵检测
基于深度学习技术进行人员监测和 跟踪， 并针对进入所设定虚拟禁区或跨 越所设定的折线（虚拟边界）的目标进 行监测跟踪，并按照用户设置的规则触 发报警。
可用于高速公路、轨道交通、机场、 军事禁区、边境线监控等非常多的场景。
异常行为识别-逗留徘徊检测
基于深度学习进行行人检测，并 对人进行动态跟踪，根据人的轨迹分 析，判断此人是否在一个区域内长期 反复滞留徘徊，当其逗留徘徊超过一 定时间之后，进行自动告警。
采用基于深度学习检测算法，对 视频画面内的人群密度进行监测，并 对超过指定密度的区域进行告警提示。
可用于景区、广场、火车站、轨 道交通等大客流区域人流密度进行监 测，并对人流密度超限区域进行告警。
人数统计分析-活跃度分析
采用基于深度学习的人体姿态动作 识别，对视频内的人员进行动作识别， 并对每个人员个体的活跃度进行评价， 对低于活跃度临界值或高于活跃度临界 值的人员进行告警。
示例
站立
举手
蹲
动态效果
பைடு நூலகம்录
目录
CONTENTS
1 平台基本情况
2 主要应用
1
基于深度学习的行人识别效果
示例
人数统计分析-人数统计
采用深度学习行人检测 技术，通过视频分析对指定 断面或范围内的行人进行人 数统计，可区分行人方向。
可适用于商场、景区、 店铺、地铁、火车站等场景。
人数统计分析-人群密度分析
可用于收费员状态监控、体育 比赛训练过程的自动打分、体育教 育过程中的姿态识别等。
行人识别
01
基于深度学习
系统可对实时视频中人物的特征
和姿态进行识别：
02
姿态
人体18个骨骼关键点识别、行为
动作识别
特征
03
发型、年龄、性别、种族、是否
戴帽、是否背包、上衣类型与颜
色、裤子类型与颜色等
异常行为分析平台
可用于ATM机监控，重点区域监 控等。
异常行为识别-聚集检测
通过基于深度学习监测技术，对区 域内人群密度超过一定值的进行告警。 可用于轨道交通、火车站、大型广场等 场所。
可用于轨道交通、火车站、大型广 场等场所。
异常行为识别-异常倒地检测
通过基于深度学习的人体 姿态识别，对人的动作进行识别， 当人出现倒地时，进行告警提示。
能很好适应倾斜、顶装等各种视角的摄像头，对于光照， 阴影等外部环境干扰，以及人员拥挤、快 速移动等有良好适应性。
可准确实现各种肢体动作和异常行为分析。 可根据用户需求自定义肢体行为，精准提供检测和警示。
本系统原理概述
目标检测
图像分割
行人识别
人体姿态识别
深度学习使得在目标检测、图像分割、行人识别、人 体姿态识别每一个领域都有大的突破
可用于建筑工地，特殊需要安全生产 场所等场景。
姿态标准化识别-工作着装检测
通过基于深度学习的人员检测和人 体属性特征识别，对进入区域内的工作 人员是否穿工作服进行检测，一旦发现 有未穿工作服的人员，则立即进行告警。
可用于建筑工地，特殊需要安全生 产场所等场景。
结合边界入侵检测功能可实现场区 内作业人员按服装颜色分区管理。
可用于宾馆走廊、工厂厂区、军 事重地、政府大门口等重点安全监控 地段。
异常行为识别-脱岗检测
基于深度学习进行值班及站岗 人员的体态动作识别，判定值班人员 站岗人员是否擅自脱岗，在岗时间等 进行精确分析和报警。
可用于监控大厅、重点场所值 班室、军事要地岗哨等场景。
异常行为识别-尾随检测
基于深度学习进行人体识别和 行为跟踪，对重点区域内长期尾随某 一个人的行为进行监测识别和告警。 可用于ATM机监控，重点区域监控等。
主要功能：
安全生产检测：能够识别多种行为，包括安全帽检测、倒地检测、玩手机等多种行为； 行为动作规范化检测：能够检测人员在工作流程中的规定动作，如洗手、举手等； 安防监控检测：能够实时检测规定范围内的安防监控问题，如爬墙、打架、徘徊等异常行为监控。
人流密度分析平台
姿态标准化识别-打电话检测
通过基于深度学习的人员检测和人体 动作特征识别，对在工作期间不按规定违 规打电话的人员进行检测和告警。
可用于驾驶员状态检测，商业场所服 务员检测等的人员，则立即进行告警。
姿态标准化识别-不按规定坐卧
通过基于深度学习的人员检测和人体 体态特征识别，可检测场景内人的体态动 作，并对不符合规定的体态进行告警提醒。
可用于幼儿园、中小学课堂、规范 化工厂等场景进行每个人的状态分析。
异常行为识别-危险行为检测
基于深度学习技术对特定场景下人 员的危险或违规动作行为自动检测、报 警。
可用以加油站、易燃易爆危险场景 下的打电话、吸烟等违规行为实时检测。
异常行为识别-违规驾驶检测
基于深度学习技术对危险品车辆驾 驶员进行动作、姿态分析，可分析司机 超时驾驶、接打电话、与人交谈、手脱 离方向盘等不安全驾驶行为。
可用于商场的非长期坐卧区域告警提 醒，公共场合如地铁、火车站等场所不文 明行为进行提醒告警。
姿态标准化识别-危险攀爬
通过基于深度学习的人员检测 和人体体态特征识别，可对一些非 法攀爬、不规范作业的动作进行识 别。
可应用景区重点保护场所、变 电站危险地带等场景。
姿态标准化识别-服务动作规范化
通过基于深度学习的人员检测 和人体动作特征识别，可对一些特 殊行业的规范动作进行识别，并基 于动作给予考核或评分。
可以用于交通监控、安全生 产场所、养老看护、体育赛事转 播等。
异常行为识别-奔跑打斗检测
通过基于深度学习的人体姿态 识别，对场景内的人员异常奔跑、 剧烈运动等行为进行检测，并进行 告警。
可用于校园监控、监狱监控、 轨道交通站台监控、旅游景区等场 所。
姿态规范化识别-安全帽检测
通过基于深度学习的人员检测和人体 属性特征识别，对进入区域内的工作人员 是否佩戴安全帽进行检测，一旦发现有未 佩戴安全帽的人员，则立即进行告警。