夜間模式下基于人體姿態(tài)的安全監(jiān)控研究.pdf

1、目前人工智能的應(yīng)用越來越廣泛，已經(jīng)滲透到了各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)，用機(jī)器代替人工是現(xiàn)如今的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。然而，現(xiàn)在市場(chǎng)上正在使用的絕大多數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)并沒有實(shí)現(xiàn)智能化，大多需要人的參與。當(dāng)發(fā)生事故之后往往需要回調(diào)監(jiān)控錄像才能夠了解當(dāng)時(shí)的情況，如果需要實(shí)現(xiàn)對(duì)異常情況的及時(shí)報(bào)警，則需要有監(jiān)控人員時(shí)刻注視著監(jiān)控場(chǎng)景。這顯然滿足不了當(dāng)下的需求，而且還很容易出現(xiàn)疏漏。智能化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)通過一些智能算法，對(duì)視頻中的圖像進(jìn)行處理，可以做到在沒有人介入的時(shí)候，對(duì)

2、所要監(jiān)控的場(chǎng)景實(shí)施實(shí)時(shí)監(jiān)控，并根據(jù)場(chǎng)景的情況做出相應(yīng)的判斷，通知人員做出對(duì)應(yīng)的處理，及時(shí)遏制意外情況的發(fā)生，減少損失。
　　根據(jù)人體的姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別是智能視頻監(jiān)控技術(shù)的核心技術(shù)之一，這方面的研究也是最近比較熱門的研究方向。人體姿態(tài)的研究包括很多方向，本論文主要針對(duì)人體姿態(tài)的兩個(gè)方面進(jìn)行研究，一個(gè)是人體姿態(tài)中的步態(tài)識(shí)別，另外一個(gè)是人體姿態(tài)中的摔倒檢測(cè)。
　　論文的主要研究工作如下：
　　1、基于角度徑向變換和質(zhì)心的步態(tài)識(shí)別

3、算法研究。本文采用的步態(tài)識(shí)別算法是基于角度徑向變換和質(zhì)心相結(jié)合的識(shí)別方法。該算法主要針對(duì)紅外圖像具有對(duì)比度低和紋理少等特點(diǎn)，在特征提取模塊采用整體外觀的方法。使用角度徑向變換系數(shù)和質(zhì)心向量作為特征向量，然后通過主成分分析的方法降低特征向量的維數(shù)，再采用支持向量機(jī)的方法識(shí)別出每個(gè)個(gè)體。
　　2、基于寬高比和質(zhì)心變化率的摔倒檢測(cè)算法研究。本文提出了一種人體寬高比和質(zhì)心變化率等相結(jié)合的基于視頻的自動(dòng)摔倒檢測(cè)算法。該方法主要利用的是人體寬