[發(fā)明專利]一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611013187.4
• 申請日: 2016-11-17
• 公開（公告）號: CN106611157B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宮法明;李翛然;宮文娟;朱朋海
• 申請（專利權(quán)）人: 中國石油大學(xué)(華東)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 11246 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 夏艷<國際申請>=<國際公布>=<進入國

本發(fā)明公開了一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，獲取視頻中圖像光流向量，得到圖像中運動物體的區(qū)域，利用基于身體部分的方法對運動物體區(qū)域進行人體姿態(tài)識別；對提取的運動區(qū)域進行滑動窗口檢測，比對圖像與身體部分外形模板的相似度；利用樹形結(jié)構(gòu)對人體建模；使用直方圖相交操作來完成特征匹配識別工作；計算運動區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，進行多人姿態(tài)識別、人數(shù)統(tǒng)計和人員跟蹤。本發(fā)明利用大數(shù)據(jù)的治理體系，利用視頻數(shù)據(jù)在問題發(fā)現(xiàn)、預(yù)測預(yù)警、監(jiān)控度量等方面做出了貢獻。本發(fā)明通過攝像頭獲取視頻信息，自動識別視頻中的人體目標(biāo)，獲得人員流量統(tǒng)計，人員追蹤、人員區(qū)域分布等信息；在監(jiān)控系統(tǒng)智能化管理中具有十分重要的意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于動作識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法。

背景技術(shù)

近年來，人體動作識別已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點，引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。隨著大數(shù)據(jù)的興趣，引用大數(shù)據(jù)的治理體系包括對大數(shù)據(jù)的采集、存儲、管理、應(yīng)用的全生命周期的管理，人們希望計算機能夠自主的識別并且理解人類的日常動作，使計算機能夠和人們更加自然的交流。目前動作識別主要應(yīng)用于人機交互、醫(yī)療保健、智能安防、家居智能等領(lǐng)域。基于視頻圖像的運動人體目標(biāo)識別與跟蹤的重大意義不僅體現(xiàn)在科學(xué)研究中，同樣在生活、工業(yè)和國防方面也有所體現(xiàn)，實用的產(chǎn)品也已由軍用延伸到了民用行業(yè)，如超市、商場、車站、銀行、道路交通、長途客車、市內(nèi)公交車等安裝的有監(jiān)控系統(tǒng)的場所。在人體行為識別研究方面，按照視頻描述方式的不同，現(xiàn)有的識別方法可以分為兩類：基于整體視頻描述符法和基于局部視頻描述符法。在基于特征或區(qū)域的非模型跟蹤算法研究方面，提出了基于統(tǒng)計混合顏色和模型的方法、綜合利用多幀圖像結(jié)構(gòu)信息的過渡穩(wěn)定丟失跟蹤框架算法、基于圖像信息的視覺特征和跟蹤目標(biāo)的形狀輪廓等方法，該類方法，有效降低了算法的計算復(fù)雜度的同時，多目標(biāo)跟蹤效果良好。但是，此類方法主要的缺點是前期需要大量的預(yù)處理，例如標(biāo)定身上的跟蹤點、建立模型等，以及較高的設(shè)備要求、大量的時間和人力，不利于實時人體運動姿態(tài)的跟蹤。在基于模型跟蹤算法研究方面，提出了隱形馬爾科夫模型、穿戴式傳感器特征提取、時空特征提取等技術(shù)。該類算法其算法準(zhǔn)確率較高和計算復(fù)雜度較低，但其有兩個主要的缺點：(1)實時監(jiān)控視頻的準(zhǔn)確性較低；(2)只利用了骨骼點信息，忽略了深度圖和目標(biāo)外觀特征在某些條件下對提高識別準(zhǔn)確性的影響。人體目標(biāo)的識別與跟蹤技術(shù)可以有效的對需要進行安全監(jiān)控的特殊區(qū)域中的異常事件進行自動報警，例如海上作業(yè)平臺遠離陸地、作業(yè)環(huán)境復(fù)雜，人體目標(biāo)和跟蹤技術(shù)的應(yīng)用可以有效地保障作業(yè)人員的安全和平臺的安全作業(yè)。

綜上所述，現(xiàn)有的人體行為識別方法存在前期需要大量的預(yù)處理，需要大量的時間和人力，不利于實時人體運動姿態(tài)的跟蹤；實時監(jiān)控視頻的準(zhǔn)確性較低；忽略了深度圖和目標(biāo)外觀特征在某些條件下對提高識別準(zhǔn)確性的影響。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，旨在解決現(xiàn)有的人體行為識別方法存在前期需要大量的預(yù)處理，需要大量的時間和人力，不利于實時人體運動姿態(tài)的跟蹤；實時監(jiān)控視頻的準(zhǔn)確性較低；忽略了深度圖和目標(biāo)外觀特征在某些條件下對提高識別準(zhǔn)確性的影響的問題。

本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，所述基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法獲取視頻中圖像光流向量，得到圖像中運動物體的區(qū)域，利用基于身體部分的方法對運動物體區(qū)域進行人體姿態(tài)識別；以獲取圖像序列中光流向量為基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)和空間約束檢測出圖像序列之間的光流向量變化，利用魯棒性對參數(shù)進行優(yōu)化，進行迭代和矯正獲得光流信息，對提取的運動區(qū)域進行滑動窗口檢測，比對圖像與身體部分外形模板的相似度；

利用樹形結(jié)構(gòu)對人體建模，將圖像對人體各個部分的響應(yīng)以信息傳遞的方式綜合計算，實現(xiàn)人體在圖像中的定位；通過回傳進行人體部分的定位，使用滑動窗口的方法獲取運動目標(biāo)的動作時序，通過連接各個局部動作片段的特征描述整個動作序列；使用直方圖相交操作來完成特征匹配識別工作；計算運動區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，進行多人姿態(tài)識別、人數(shù)統(tǒng)計和人員跟蹤。