人体姿态识别新方法
发布时间：2021-01-04 22:26
基于图像的人体姿态识别技术是在计算机视觉的基础上发展起来的新的研究领域,为智能监控和人机交互的发展提供技术基础。通过对图像的处理,可以忽略掉无用信息,只提取人体信息,并根据人体目标的一些特征,来分析和识别人体姿态,对人体姿态自动做出判断,使计算机具有智能理解图像中人体姿态的功能。本文主要研究了人体在固定场景下的姿态检测和识别技术,首先改进了一种目标提取技术,在对几种主要目标检测技术进行论述和比较分析的基础上,提出了分级分块背景模型估计法,能够很好的对人体目标进行提取。然后对人体目标进行特征提取,第一步,用边缘检测法提取人体边缘特征。第二步,在第一部分割的结果上提取区域特征,以提取出来的人体区域的中心为原点建立坐标系,图像四个象限质心与图像质心连线和x轴夹角的正切值,人体目标的宽高比、离心率、轮廓长度平方与其面积比等作为表征人体的特征向量,通过这些参数来反映人体姿态特征,训练姿态识别的分类器。最后一部分,根据3000个样本图像提取的特征向量,运用BP神经网络,按照站立、弯腰、摔倒三种人体姿态进行BP神经网络训练,建立BP网络模型,运用BP神经网络模型识别人体姿态。
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Kinecl摄像头Flgurel·1Kinectcamera
通过设计程序来识别、记忆和分析处理这些动作，为人究阶段，是智能视觉发展进步的标志。以色列还研发出可以自分类危险事件的智能监控系统，并且该系统被应用在国外的校所示，用来监控校园内是否存在翻墙入内的行为。国外还有许多被应用到日常生活的各个角落，机场、医院、校园等公共场所，测密集人群内发生的异常行为、公共场所丢失物体的追踪、检测固定运动检测等［１３］。??能视觉分析技术方面虽然起步比较晚，但是在视觉检测方面己，如下图１－３所示的ＧＥＶＡ系统，是国内自动化公司研发的机易用、高性能以及灵活应对多种多样的工业检测应用，集成了处理器以及可选用的视觉处理软件，处理能力广泛通用性强。进行了积极的探索，中科院自动化研究所研究了行人异常行为识智能交通分析等方面｜｜４］。国内各大高校也在计算机视觉技术研究，取得了丰硕的科研成果。下图１－４是我国蓝色星际监控系统，安全防护，视频压缩算法先进，智能监控效果明显。??－
北京交通大学硕士专业学位论文?引言??摄像头Ｋｉｎｅｃｔ，如上图１－１所示，它是一种３Ｄ体感摄像机，可以通过相机来捕捉三维空??间中人的肢体动作，通过设计程序来识别、记忆和分析处理这些动作，为人机交互的发??展开辟新的研究阶段，是智能视觉发展进步的标志。以色列还研发出可以自适应调节光??照亮度、检测分类危险事件的智能监控系统，并且该系统被应用在国外的校园安防中，??如上图１－２所示，用来监控校园内是否存在翻墙入内的行为。国外还有许多先进设备，??这些智能产品被应用到日常生活的各个角落，机场、医院、校园等公共场所，可以利用??智能视频检测密集人群内发生的异常行为、公共场所丢失物体的追踪、检测安检通道的??移动物体以及固定运动检测等［１３］。??我国在智能视觉分析技术方面虽然起步比较晚，但是在视觉检测方面己经拥有了许??多优秀的产品，如下图１－３所示的ＧＥＶＡ系统，是国内自动化公司研发的机器视觉检测??系统
【参考文献】：
期刊论文
[1]输电线路山火识别方法研究[J]. 何康瑜. 通讯世界. 2016(19)
[2]基于改进BP算法的电力系统谐波分析[J]. 陈立伟,李思辉. 应用科技. 2014(06)
[3]BP神经网络在铝合金温度测量装置上的应用[J]. 朱宇明,王宁,杨晶. 山西电子技术. 2012(04)
[4]基于数字图像在医学病灶检测方法的比较研究[J]. 孔银昌. 价值工程. 2012(14)
[5]浅析轨道交通智能视频监控的关键技术[J]. 龙章勇. 硅谷. 2011(06)
[6]基于图像处理的大米粒形检测技术研究[J]. 任景英,谢泽会. 农机化研究. 2011(03)
[7]基于BP神经网络的蒸煮卡伯值预测模型[J]. 黄俊梅,汤伟,许保华,王孟效. 化工自动化及仪表. 2010(11)
[8]相机运动条件下的视频前景提取[J]. 陈成,庄越挺,肖俊. 浙江大学学报(工学版). 2009(06)
[9]基于二次指数平滑的BP神经网络模型研究及应用[J]. 张昌义,戴文战. 浙江理工大学学报. 2008(04)
[10]基于隐条件随机场的自适应视频分割算法[J]. 褚一平,张引,叶修梓,张三元. 自动化学报. 2007(12)
博士论文
[1]智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法[D]. 王韦桦.西安电子科技大学 2014
[2]复杂场景下的人体行为识别[D]. 吴秋霞.华南理工大学 2012
[3]单目视频中人体运动建模及姿态估计研究[D]. 欧阳毅.浙江大学 2012
[4]运动人体跟踪及特征行为识别[D]. 苏伯超.哈尔滨工业大学 2009
[5]中国制造业生产率研究[D]. 于向光.吉林大学 2008
硕士论文
[1]固定场景下的人体姿态识别[D]. 张承玺.哈尔滨工业大学 2014
[2]建筑工程混凝土裂缝智能监测系统研究与实现[D]. 贺华.电子科技大学 2013
[3]视频监控中运动图像检测与人体姿态识别的研究[D]. 文艳娥.云南大学 2013
[4]基于神经网络的网络信息资源评价模型研究[D]. 王炳权.暨南大学 2010
[5]基于模糊神经网络的外贸出口预测模型研究[D]. 徐华.重庆大学 2010
[6]基于机器视觉的文具检测系统研究与实现[D]. 王红军.杭州电子科技大学 2009
[7]Robocup人型足球机器人视觉系统设计与研究[D]. 彭永强.重庆大学 2009
本文编号：2957478
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Kinecl摄像头Flgurel·1Kinectcamera
通过设计程序来识别、记忆和分析处理这些动作，为人究阶段，是智能视觉发展进步的标志。以色列还研发出可以自分类危险事件的智能监控系统，并且该系统被应用在国外的校所示，用来监控校园内是否存在翻墙入内的行为。国外还有许多被应用到日常生活的各个角落，机场、医院、校园等公共场所，测密集人群内发生的异常行为、公共场所丢失物体的追踪、检测固定运动检测等［１３］。??能视觉分析技术方面虽然起步比较晚，但是在视觉检测方面己，如下图１－３所示的ＧＥＶＡ系统，是国内自动化公司研发的机易用、高性能以及灵活应对多种多样的工业检测应用，集成了处理器以及可选用的视觉处理软件，处理能力广泛通用性强。进行了积极的探索，中科院自动化研究所研究了行人异常行为识智能交通分析等方面｜｜４］。国内各大高校也在计算机视觉技术研究，取得了丰硕的科研成果。下图１－４是我国蓝色星际监控系统，安全防护，视频压缩算法先进，智能监控效果明显。??－
北京交通大学硕士专业学位论文?引言??摄像头Ｋｉｎｅｃｔ，如上图１－１所示，它是一种３Ｄ体感摄像机，可以通过相机来捕捉三维空??间中人的肢体动作，通过设计程序来识别、记忆和分析处理这些动作，为人机交互的发??展开辟新的研究阶段，是智能视觉发展进步的标志。以色列还研发出可以自适应调节光??照亮度、检测分类危险事件的智能监控系统，并且该系统被应用在国外的校园安防中，??如上图１－２所示，用来监控校园内是否存在翻墙入内的行为。国外还有许多先进设备，??这些智能产品被应用到日常生活的各个角落，机场、医院、校园等公共场所，可以利用??智能视频检测密集人群内发生的异常行为、公共场所丢失物体的追踪、检测安检通道的??移动物体以及固定运动检测等［１３］。??我国在智能视觉分析技术方面虽然起步比较晚，但是在视觉检测方面己经拥有了许??多优秀的产品，如下图１－３所示的ＧＥＶＡ系统，是国内自动化公司研发的机器视觉检测??系统
【参考文献】：
期刊论文
[1]输电线路山火识别方法研究[J]. 何康瑜. 通讯世界. 2016(19)
[2]基于改进BP算法的电力系统谐波分析[J]. 陈立伟,李思辉. 应用科技. 2014(06)
[3]BP神经网络在铝合金温度测量装置上的应用[J]. 朱宇明,王宁,杨晶. 山西电子技术. 2012(04)
[4]基于数字图像在医学病灶检测方法的比较研究[J]. 孔银昌. 价值工程. 2012(14)
[5]浅析轨道交通智能视频监控的关键技术[J]. 龙章勇. 硅谷. 2011(06)
[6]基于图像处理的大米粒形检测技术研究[J]. 任景英,谢泽会. 农机化研究. 2011(03)
[7]基于BP神经网络的蒸煮卡伯值预测模型[J]. 黄俊梅,汤伟,许保华,王孟效. 化工自动化及仪表. 2010(11)
[8]相机运动条件下的视频前景提取[J]. 陈成,庄越挺,肖俊. 浙江大学学报(工学版). 2009(06)
[9]基于二次指数平滑的BP神经网络模型研究及应用[J]. 张昌义,戴文战. 浙江理工大学学报. 2008(04)
[10]基于隐条件随机场的自适应视频分割算法[J]. 褚一平,张引,叶修梓,张三元. 自动化学报. 2007(12)
博士论文
[1]智能视觉监控中运动目标检测与行为识别方法[D]. 王韦桦.西安电子科技大学 2014
[2]复杂场景下的人体行为识别[D]. 吴秋霞.华南理工大学 2012
[3]单目视频中人体运动建模及姿态估计研究[D]. 欧阳毅.浙江大学 2012
[4]运动人体跟踪及特征行为识别[D]. 苏伯超.哈尔滨工业大学 2009
[5]中国制造业生产率研究[D]. 于向光.吉林大学 2008
硕士论文
[1]固定场景下的人体姿态识别[D]. 张承玺.哈尔滨工业大学 2014
[2]建筑工程混凝土裂缝智能监测系统研究与实现[D]. 贺华.电子科技大学 2013
[3]视频监控中运动图像检测与人体姿态识别的研究[D]. 文艳娥.云南大学 2013
[4]基于神经网络的网络信息资源评价模型研究[D]. 王炳权.暨南大学 2010
[5]基于模糊神经网络的外贸出口预测模型研究[D]. 徐华.重庆大学 2010
[6]基于机器视觉的文具检测系统研究与实现[D]. 王红军.杭州电子科技大学 2009
[7]Robocup人型足球机器人视觉系统设计与研究[D]. 彭永强.重庆大学 2009
本文编号：2957478
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