3D行為(wèi)識别解決方案

一(yī)、系統概述

在計算機視(shì)覺領域中，人體運動行為(wèi)識别是一(yī)個被廣泛關注的(de)熱點問題，在智能監控、機器人、人機交互、虛拟現實，智能家居，智能安防，運動員輔助訓練等方面有巨大應用價值。行為(wèi)識别問題一(yī)般遵從如(rú)下基本過程：數據圖像預處理(lǐ)，運動人體檢測、運動特征提取、特征訓練與分類、行為(wèi)識别。着重從這幾方面逐一(yī)回顧了近年(nián)來人體行為(wèi)識别的(de)發展現狀和(hé)常有方法。并對當前該研究方向上待解決的(de)問題和(hé)未來趨勢做(zuò)了分析。行為(wèi)理(lǐ)解可(kě)以簡單地(dì)認為(wèi)是時變數據的(de)分類問題，即将測試序列與預先标定的(de)代表典型行為(wèi)的(de)參考序列進行匹配。通過對大量行為(wèi)理(lǐ)解研究文獻的(de)整理(lǐ)發現：人行為(wèi)理(lǐ)解研究一(yī)般遵從特征提取與運動表征、行為(wèi)識别、高(gāo)層行為(wèi)與場景理(lǐ)解等幾個基本過程。

特征提取與運動表征是在對目标檢測、分類和(hé)跟蹤等底層和(hé)中層處理(lǐ)的(de)基礎上，從目标的(de)運動信息中提取目标圖像特征并用來表征目标運動狀态；行為(wèi)識别則是将輸入序列中提取的(de)運動特征與參考序列進行匹配，判斷當前的(de)動作處于哪種行為(wèi)模型；高(gāo)層行為(wèi)與場景理(lǐ)解是結合行為(wèi)發生的(de)場景信息和(hé)相關領域知識，識别複雜行為(wèi)，實現對事件和(hé)場景的(de)理(lǐ)解。

二、系統拓撲

三、系統功能

智能監控：系統能夠監視(shì)一(yī)定場所中人的(de)活動，并對其行為(wèi)進行分析和(hé)識别，跟蹤可(kě)疑行為(wèi)(如(rú)經常在重要地(dì)點徘徊等等行為(wèi))從而采取相應的(de)報警措施。通常把報警系統設置于監獄、戒毒場所、銀行、機場、車站、碼頭、超市、辦公大樓、住宅小區等地(dì)，以實現對這些場所的(de)智能監控。

虛拟現實：跟蹤現實世界人的(de)姿态，從而創建一(yī)個虛拟的(de)仿真場景，實現人與這個虛拟世界的(de)交互。該領域的(de)具體應用涉及視(shì)頻遊戲、虛拟攝影棚、計算機動畫等方面。

高(gāo)級用戶接口：可(kě)以通過對用戶手勢的(de)識别來代替傳統的(de)鼠标和(hé)鍵盤輸入，從而實現人與計算機之間的(de)智能交互。此外，通過對手勢語言的(de)理(lǐ)解，還可(kě)以進行聾人與計算機之間的(de)手語交流。

運動分析：人體運動分析可(kě)以運用于基于內(nèi)容的(de)視(shì)頻檢索領域。例如(rú)可(kě)以檢索在運動會上單杠比賽中運動員的(de)杠上動作。這樣可(kě)以節省用戶大量的(de)查詢視(shì)頻資料的(de)時間和(hé)精力。另外一(yī)種應用是用于各種體育項目中，提取運動員的(de)各項技術參數(如(rú)關節位置、角度和(hé)角速度，等等)，通過分析這些信息，可(kě)以為(wèi)運動員的(de)訓練提供指導和(hé)建議，有助于提高(gāo)運動員的(de)訓練水平。此外，還可(kě)以用于體育舞蹈動作的(de)分析，以及臨床矯形術的(de)研究等領域。

基于模型的(de)視(shì)頻編碼：通過提取一(yī)定的(de)靜态場景中人物的(de)形态特征參數和(hé)3D姿态參數，以較低(dī)的(de)數據量對視(shì)頻數據流加以描述，實現視(shì)頻數據的(de)壓縮和(hé)低(dī)比特率傳送。可(kě)以用于在因特網上展開遠程視(shì)頻會議以及視(shì)頻點播。

四、系統優勢

高(gāo)精準預判：3D行為(wèi)識别技術可(kě)實現對個體及群體進行高(gāo)精準度的(de)行為(wèi)識别，對設定的(de)異常行為(wèi)進行預判并及時預警。

空間矢量化：該技術可(kě)實現對監控區域進行3D空間矢量化、事件化。

非接觸式測量：對實現對物體進行非接觸式生物特征測量。

安全穩定：不易受周圍環境影響。

應用領域

監獄、戒毒所、公安監所、社區、學(xué)校、園區、銀行