[發明專利]一種提取人體關節點坐標的智能監控系統及方法

有效

• 申請號: 201410245308.2
• 申請日: 2014-06-04
• 公開（公告）號: CN104038738B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 王真伊;董傲霜;陳瑞
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06F3/01;A61B5/11
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司21109
• 代理人: 梁焱

技術領域

本發明屬于智能監控領域，具體涉及一種提取人體關節點坐標的智能監控系統及方法。

背景技術

智能監控是用計算機視覺的方法，在不需要人為干預的情況下，通過對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，實現對動態場景中目標的定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，從而做到既能完成日常管理又能在異常情況發生的時候及時做出反應。

傳統的智能視頻監控是通過圖形圖像處理技術獲取監控視頻中運動對象的位置、運行序列進行異常行為的檢測，由于視頻中圖像只具有顏色和亮度信息，對運動對象的檢測速度較慢，并且識別的準確率不高。由于快速準確的運動分割是個相當重要又是比較困難的一個問題，而動態環境中捕捉的圖像受環境的變化影響較大，進而增加了智能監控的難度。現有的智能視頻監控設備對于場景中仍然只能檢測到非常簡單的動作，對于行為的檢測極為有限。當監控區域中有異常行為發生時，不能作出有效的反饋，從而為智能監控的進一步應用帶來了困難。

將體感器應用于智能監控具有重要價值。微軟公司開發的Kinect體感器設備不僅能提供彩色圖像數據，而且提供深度數據和骨骼數據，為解決智能監控存在的問題提供了另外一條途徑。但是當人與人存在遮擋關系以及單臺體感器不能捕獲完整人體的骨骼三維坐標時，動作的正確識別率較低。

將3臺體感器同時布置于監控區域可以有效解決上述問題，通過使3臺體感器同時對某個區域進行監控，提高動作識別的準確率，減少動作識別時間以滿足監控實時性的需要。并且，當開啟無人監控模式時，實現在無人狀態時，對于一些特定的異常動作進行檢測，從而減少人力、物力的投入。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明提供一種提取人體關節點坐標的智能監控系統及方法。

本發明的技術方案是：

一種提取人體關節點坐標的智能監控系統包括三臺體感器、計算機和報警器。

所述的三臺體感器分別安裝在監控環境內的三個方向上，且三個體感器位于同一水平面上，三臺體感器均用于采集人體骨骼關節點處的坐標，并將采集到的坐標信息傳輸至計算機。

所述的計算機用于對體感器采集的人體骨骼關節點坐標中的完整骨骼關節點坐標數據進行降維處理，并根據降維處理后的數據進行動作識別，得到動作識別結果，并判斷結果是否為異常動作，若為異常動作則向報警器發出報警指令。

所述的報警器用于根據計算機發出的報警指令進行報警。

所述的三臺體感器的輸出端分別與計算機的輸入端連接，計算機的輸出端與報警器的輸入端連接。

所述的體感器為紅外體感器。

一種提取人體關節點坐標的智能監控系統智能監控方法，包括以下步驟：

步驟1：建立基于核主成分分析的二維隱馬爾科夫模型：將體感器采集的不同動作的完整骨骼關節點坐標的動作特征數據進行降維處理，獲得動作特征數據主成分，將不同動作的動作特征數據主成分作為二維隱馬爾科夫模型的輸入，不同動作作為二維隱馬爾科夫模型的輸出，得到二維隱馬爾科夫模型的狀態轉移概率矩陣、發生的條件概率矩陣，進而確定該二維隱馬爾科夫模型。

步驟1.1：通過三臺體感器采集人體不同動作的骨骼關節點坐標，判斷三臺體感器所獲取的每一幀圖像骨骼關節點坐標是否為零，若某臺體感器獲取的某一幀骨骼關節點坐標全不為零，則該幀圖像中骨骼關節點坐標數據為完整的骨骼坐標數據，則執行步驟1.2，若三臺體感器均為不完整骨骼坐標數據，則當前圖像視為無效幀，進行下一幀圖像的捕獲。

步驟1.2：將完整的骨骼坐標數據中的每個骨骼關節點相對于臀部中央的相對坐標、骨骼關節之間夾角的余弦值和骨骼關節點運動的速度作為動作特征數據，將固定時間間隔的動作特征數據作為動作特征序列組。

步驟1.3：對動作特征數據序列組進行劃分，取劃分的每部分動作特征序列的平均值作為動作樣本，各動作樣本形成動作樣本集，使用核主成分分析法對動作樣本集進行降維處理，提取出動作特征數據主成分。

步驟1.4：使用二維隱馬爾科夫模型對動作特征數據主成分進行訓練，設定初始概率分布，輸入不同動作的動作特征數據主成分，得到二維隱馬爾科夫模型的狀態轉移概率矩陣、發生的條件概率矩陣，進而確定該二維隱馬爾科夫模型。

步驟2：利用三臺體感器對監控區域內人體動作進行實時監控，對完整的骨骼關節點坐標的動作特征數據進行降維處理，獲得該未知動作的動作特征數據主成分。