3D行为识别解决方案

一、系统概述

在计算机视觉领域中,人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题,在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实,智能家居,智能安防,运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程:数据图像预处理,运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题,即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现:人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。

特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上,从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态;行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配,判断当前的动作处于哪种行为模型;高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识,识别复杂行为,实现对事件和场景的理解。

二、系统拓扑

3D行为识别 3D行为识别

三、系统功能

智能监控:系统能够监视一定场所中人的活动,并对其行为进行分析和识别,跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于监狱、戒毒场所、银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地,以实现对这些场所的智能监控。

虚拟现实:跟踪现实世界人的姿态,从而创建一个虚拟的仿真场景,实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。

高级用户接口:可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入,从而实现人与计算机之间的智能交互。此外,通过对手势语言的理解,还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。

运动分析:人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中,提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度,等等),通过分析这些信息,可以为运动员的训练提供指导和建议,有助于提高运动员的训练水平。此外,还可以用于体育舞蹈动作的分析,以及临床矫形术的研究等领域。

基于模型的视频编码:通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数,以较低的数据量对视频数据流加以描述,实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及视频点播。

四、系统优势

高精准预判:3D行为识别技术可实现对个体及群体进行高精准度的行为识别,对设定的异常行为进行预判并及时预警。

空间矢量化:该技术可实现对监控区域进行3D空间矢量化、事件化。

非接触式测量:对实现对物体进行非接触式生物特征测量。

安全稳定:不易受周围环境影响。

应用领域

监狱、戒毒所、公安监所、社区、学校、园区、银行

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