[发明专利]一种基于动作识别的人体异常行为检测与预警系统在审
申请号: | 201611173671.3 | 申请日: | 2016-12-16 |
公开(公告)号: | CN106781273A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 陈拥权;季乐;鲁加旺;侯曼曼 | 申请(专利权)人: | 合肥寰景信息技术有限公司 |
主分类号: | G08B21/04 | 分类号: | G08B21/04 |
代理公司: | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙)34124 | 代理人: | 丁瑞瑞 |
地址: | 230000 安徽省合肥市*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 动作 识别 人体 异常 行为 检测 预警系统 | ||
技术领域
本发明涉及人机交互领域,具体为一种基于动作识别的人体异常行为检测与预警系统。
背景技术
随着社会的不断发展,突发事件不断增多,智能视频监控已成为当今社会迫切需要发展的安防手段之一,而人体异常行为分析在安全监控、人机交互、视频会议和医疗诊断等方面有着广泛的应用前景和潜在的经济价值,是当前计算机视觉领域的一个研究热点。与传统的人工监控相比,智能视频监控可有效地降低误检和漏检概率,减少大量的人力,以及对可疑目标进行实时监控并及时报警,保障社会秩序的稳定。现有技术中尚没有成熟的基于动作识别的人体异常行为检测与预警系统。
发明内容
本发明的所要解决的技术问题在于怎么样基于动作识别的人体异常行为检测实现报警。本发明采用以下技术方案解决上述技术问题的:
一种基于动作识别的人体异常行为检测与预警系统,包括有主机、接入主机的显示器,其特征在于,还包括有人体佩戴的检测套,以及人体所活动的空间内多处设置的图像采集盒,图像采集盒内置有彼此双向通讯连接的FPGA、DSP,图像采集盒侧壁上设置有一对对准人体的摄像头,两摄像头分别通过信号线接入FPGA,DSP分别通过12C/SPI总线与两摄像头连接,DSP还通过USB总线与主机通讯连接,检测套内置有中心处理单元,以及分别接入中心处理单元的惯性测量单元、无线模块,中心处理单元通过无线模块与主机通讯连接;
所述主机内包括识别系统,所述识别系统包括目标检测模块、目标跟踪模块以及异常行为识别模块,所述中心处理单元处理目标检测模块和目标跟踪模块,中心处理单元将处理后目标检测模块的信号和目标跟踪模块的信号传送到主机,所述主机包括异常行为识别模块,异常行为识别模块将获得的信号与存储的正常的行为信号进行对比;所述存储的正常的行为信号包括蹲行为信号、跳行为信号、爬行为信号。
优化的,所述惯性测量单元包括三维加速度传感器、三轴陀螺仪、三轴磁传感器。
优化的,所述各图像采集盒分别安装在一个可升降的三脚架上。
优化的,还包括预警系统,预警系统与主机连接。
优化的,所述惯性测量单元为多组,所述惯性测量单元分别设置在上肢胳膊处、手臂处,大腿处和小腿处。
优化的,脚底还设置有惯性测量单元,所述惯性测量单元包括压力传感器。
本发明的优点在于:可应用于老人或小孩的卧室中,由摄像头采集人体运动图像,由检测套内惯性测量单元采集人体运动数据,并分别传送至主机,通过主机内程序根据人体运动图像结合人体运动数据在显示器上模拟出相关动作画面,而且,能对异常行为进行分析检测,当出现异常行为时会通过预警系统报警。
附图说明
图1为本发明结构示意图。
图2为本发明图像采集盒原理框图。
图3为本发明袖套内部结构原理框图。
图4a为蹲轨迹示意图。
图4b为爬轨迹示意图。
图4c为跳轨迹示意图。
具体实施方式
如图1-4所示,一种基于动作识别的人体异常行为检测与预警系统,包括有主机1、接入主机1的显示器2,还包括有人体子部佩戴的检测套3,以及人体所活动的空间内多处设置的图像采集盒4,各图像采集盒4分别安装在一个可升降的三脚架5上,图像采集盒4内置有彼此双向通讯连接的FPGA、DSP,图像采集盒4侧壁上设置有一对对准人体的摄像头6,两摄像头6分别通过信号线接入FPGA,DSP分别通过12C/SPI总线与两摄像头6连接,DSP还通过USB总线与主机1通讯连,检测套3内置有中心处理单元,以及分别接入中心处理单元的惯性测量单元、无线模块,中心处理单元通过无线模块与主机1通讯连接,主机1还外接有预警系统70。
优化的,惯性测量单元为多组,惯性测量单元分别设置在上肢胳膊处、手臂处,大腿处和小腿处,惯性测量单元包括三维加速度传感器、三轴陀螺仪、三轴磁传感器。
优化的,脚底还设置有惯性测量单元,所述惯性测量单元包括压力传感器。
所述主机内包括识别系统,所述识别系统包括目标检测模块、目标跟踪模块以及异常行为识别模块,所述中心处理单元处理目标检测模块和目标跟踪模块,中心处理单元将处理后目标检测模块的信号和目标跟踪模块的信号传送到主机,所述主机包括异常行为识别模块,异常行为识别模块将获得的信号与存储的正常的行为信号进行对比;所述存储的正常的行为信号包括蹲行为信号、跳行为信号、爬行为信号。
当发生蹲、跳及爬行为时代表人体的外接矩框会随轨迹点的变化而变化。通过这些姿态的变化,可以把跳、蹲及爬行为区分出来。
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