基于视频分析的人体行为检测系统即肢体动作检测31页PPT
人体行为识别概述PPT课件
这两类目标分类方法 也可结合使用，以得 到更准确的分类结果
基于形状信 息的分类
基于运动信 息的分类 利用人体运动的周 期性进行分类
与刚性车辆的运动相比，非刚性的人体运动具有较高的平均 残余光流并且人体运动呈现周期性，因此可将人体区分出来
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参考文献：视频中的人体运动分析及其应用研究
人体描述
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基于状态空间的方法
将图像序列中的每个静态姿势或运动状态作为一个状态节点，这些状 态节点之间由给定的概率联系起来。 任何的动作序列可以认为是这些静态动作在不同状态节点中的一次遍 历过程，计算这个遍历过程的联合概率，取其最大值作为分类标准。 基于状态空间的方法已经被广泛应用于预测、估计和检测时间序列。
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目标检测——背景减除法
最常用且有效的是背景减除法。 背景减除法最简单的实现方法是预先选取不含前景运动目标的背景图 像，然后将当前图像帧与背景图像相减得到前景目标。 背景减除法通常在摄像机固定的情况下使用，关键是建立随场景变化 不断更新的背景模型。 有两类常用的背景更新方法: 1、建立背景模型并采用自适应方法对模型参数进行调整，从而获得 新背景图像; 2、从过去的一组观测图像中按一定的假设选择像素值构成当前背景 图像。
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运动跟踪
运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标 模板最相似候选目标区位置的过程。
就是在序列图像中为目标定位。
范例
基于主动轮廓的跟踪 特征提取 基于特征的跟踪 特征匹配 运动跟踪 基于区域的跟踪
基于模型的跟踪
参考文献：运动目标跟踪算法研究综述
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Public spaces)
《视频测量技术概述》课件
事故现场勘查
利用视频测量技术对事故 现场进行勘查，为事故处 理提供准确依据。
在安全监控中的应用
公共安全监控
森林防火监控
利用视频测量技术对公共场所进行实 时监控，保障公共安全。
利用视频测量技术对森林进行实时监 测，及时发现火情，预防森林火灾。
开始受到关注和应用。
02
21世纪初
随着高分辨率摄像头和高性能 计算机的出现，视频测量技术 得到了更广泛的应用和发展。
03
近年来
随着深度学习等人工智能技术 的发展，视频测量技术的准确 性和应用范围得到了进一步提
升。
02
视频测量技术的基本原理
视频测量的基本概念
03
视频测量技术
视频测量系统
视频测量原理
设备故障诊断
利用视频测量技术对设备 进行实时监测，及时发现 异常情况，预防设备故障 。
生产效率优化
通过视频测量技术对生产 过程中的各个环节进行数 据分析，优化生产流程， 提高生产效率。
在交通监控中的应用
交通流量监测
利用视频测量技术对道路 交通流量进行实时监测， 为交通管理部门提供数据 支持。
违章行为抓拍
未来视频测量技术将不仅仅局限于记录和 展示信息，还将能够实时反馈控制指令， 实现更高效、智能的生产和管理。
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案例分析
案例一：工业生产中的视频测量应用
总结词
视频测量技术在工业生产中发挥着重要作用，能够提高生产效率和产品质量。
详细描述
在工业生产中，视频测量技术常用于生产线上的质量检测和测量，通过实时捕捉 产品图像并进行处理，实现对产品尺寸、形状、表面质量的快速、准确检测，有 助于及时发现并纠正生产过源自中的问题，提高产品质量和降低废品率。
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述
基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述一、本文概述随着视频监控技术的广泛应用和技术的快速发展，基于视频的人体异常行为识别与检测已成为当前研究的热点和难点问题。
该技术旨在通过分析监控视频，自动检测并识别出人体的异常行为，如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等，从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。
本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战，以期为后续研究提供参考和借鉴。
本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的基本概念和研究意义，阐述了该技术在安全监控、智能交通、医疗护理等领域的应用价值。
接着，本文综述了近年来国内外在该领域的研究进展，包括基于传统图像处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。
在此基础上，本文分析了各种方法的优缺点，并指出了当前研究中存在的问题和挑战。
本文展望了基于视频的人体异常行为识别与检测技术的发展趋势和未来研究方向，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、人体异常行为识别与检测的基本理论人体异常行为识别与检测是计算机视觉和领域的重要研究方向，其基本理论涉及多个学科的知识。
本部分将介绍人体异常行为识别与检测的基本理论，包括人体行为的表示、特征提取、行为分类与识别以及异常检测的基本原理。
人体行为的表示是实现异常行为识别与检测的基础。
人体行为可以通过多种方式表示，如时空轨迹、姿态序列、骨骼点运动等。
这些表示方法旨在捕捉人体行为的时空特性和动态变化，为后续的特征提取和分类提供基础。
特征提取是行为识别与检测的关键步骤。
通过对人体行为的表示进行特征提取，可以提取出行为的关键信息，如运动模式、姿态变化、行为速度等。
这些特征对于区分正常行为和异常行为至关重要。
常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析、运动轨迹分析、姿态分析等。
接下来，行为分类与识别是异常行为检测的核心环节。
通过利用机器学习、深度学习等分类算法，将提取出的特征输入到分类器中，实现对人体行为的分类与识别。
体格检查PPT精选课件可编辑全文
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(二) 自然陷窝和解剖区域
1.胸骨上窝 2.锁骨上窝 3.锁骨下窝 4.腋窝 5.肩胛上区 6.肩胛下区 7.肩胛间区
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(三) 垂 直 标 志
1.前正中线： 2.锁骨中线： 3.腋前线： 4.腋后线： 5.腋中线： 6.肩胛下角线： 7.后正中线
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发绀常见的部位为舌、唇、耳廓、面颊、肢端
指端紫绀
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皮肤颜色
黄染
主要见于黄疸，早期多见于巩膜及软腭粘膜，较明显 时才见于皮肤。见于胆道阻塞，肝细胞损害或溶血性 疾病
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皮肤
皮疹
斑疹 皮肤局限性或弥漫性皮色改变，一般不 隆起亦不凹陷即为斑疹
玫瑰疹 是一种鲜红色的圆形斑疹，直径2～ 3mm，是病灶周围的血管扩张所形成，拉紧附 近皮肤或以手指按压可使皮疹消退，松开时又 复出现，多出现于胸腹部，这是一种对伤寒或 副伤寒具有诊断意义的特征性皮疹
吸气性呼吸困难：常见于 上呼吸道部分梗阻的病人，可见 “三凹征”；
呼气性呼吸困难：常见于支气 管哮喘，肺气肿等下呼吸道病变 导致的气道痉挛或肺泡弹性减退。
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一、视诊(Inspection)
（二）呼吸频率
1、正常呼吸频率 R 16~18 次/分 R/P：1：4
2、呼吸过速 R>20 次/分
3、呼吸过缓 R<12 次/分
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三、叩诊(Percus的叩诊
肺上界
肺前界
肺下界
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（三）叩诊(Percussion)
肺下界
正常人平静呼吸时肺下界
锁骨中线
第6肋间
腋中线
第8肋间
肩胛下角线 第10肋间
正常变异
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基于Kinect的实时人体姿势识别
基于Kinect的实时人体姿势识别姿势识别是机器视觉领域的研究热点，被广泛应用在人机交互、行为分析、多媒体应用和运动科学等领域。
姿势识别主要有两种方法。
第一种是利用可穿戴传感器，比如戴在身体上的加速度计[1]或装在衣服上的张力传感器[2]。
可穿戴传感器具有精确直接的特点，但会对肢体运动造成束缚，会给用户带来额外的负担。
第二种是利用视觉捕捉技术[3]，例如视频或者静态图像，通过对视觉数据的处理来判断用户的动作。
基于视觉捕捉技术在特征表达方面，起初是采用人体轮廓作为姿势特征表达[4-5]。
但是轮廓特征从整体角度描述姿势，忽略了身体各部位的细节，不能精确地表示丰富多彩的人体姿势。
有研究[6-7]采用基于身体部位的姿势表达，即把人体轮廓分成若干个身体部位，例如颈部、躯干和腿。
由于这些姿势特征都是从二维彩色图像中抽取而来，需要处理人体定位、肢体被遮挡、不同光照条件等问题。
近年来，Kinect 等深度传感器不仅提供彩色图像数据，而且提供了三维深度图像信息。
三维深度图像记录了物体与体感器之间的距离，使得获取的信息更加丰富。
利用Kinect 的实时骨骼跟踪技术和支持向量机（support vector machine ，SVM ）识别4种姿势（站，躺，坐和弯腰）[8]。
本文采用逻辑回归算法对54种姿势进行识别研究，设计开发实时的人体姿势识别系统。
1方法1.1特征提取人体姿势可定义为某一时刻身体关节点之间的相对位置。
如果得到关节点的三维位置信息，那么关节点之间的相对位置就确定。
但由于不同人的体型存在差异，原始坐标数据过于粗糙，所以采用关节角度描述姿势特征。
微软公司提供的Kinect 体感器主要由红外发射器、RGB 摄像头、红外深度图像摄像头、传动马达和麦克风阵列组成，如图1所示。
红外发射器和红外深度图像摄像头组合起来获取深度图像。
RGB 摄像头获取彩色图像。
传动马达用于调整Kinect 设备的俯仰角。
麦克风阵列可以捕获声音和定位声源。
基于视频的人体运动肢体检测
Ａｂｓｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ｔ ａ ｔ ｒ ｎ ｎ ｌ ｚ ｈ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｒ ｍ ｉ ｅ ｏ ｃ ｐ ｕ ｅ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｐ ｓ ｆｈｕ ｎ ｆｏ ｖ ｄ ｏ ｗｅ ｍｕｓ ｅ ｅ ｔｔ ｅ ｍｏ ｉ ｏ ｙ ｆｒ ｔ Ｗ ｈｅ ｈ ｔｄ ｔ ｃ ｈ ｖｎｇ ｂ ｄ ｉｓ ｎ ｔｅ
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《2024年基于视觉的人体动作识别综述》范文
《基于视觉的人体动作识别综述》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体动作识别已经成为智能监控、人机交互、医疗康复等领域的重要研究课题。
基于视觉的人体动作识别技术能够从图像或视频中提取和解析人体动作信息，从而实现对人体行为的自动识别和理解。
本文旨在综述基于视觉的人体动作识别的研究现状，包括相关技术、方法和挑战，以期为后续研究提供参考。
二、人体动作识别的技术基础1. 特征提取：特征提取是人体动作识别的关键步骤，主要目的是从图像或视频中提取出与人体动作相关的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、光流特征等。
2. 模型构建：基于提取的特征，构建分类模型进行动作识别。
常用的模型包括支持向量机、隐马尔可夫模型、深度学习模型等。
三、基于视觉的人体动作识别方法1. 基于深度学习的方法：深度学习在人体动作识别中发挥着重要作用，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和识别人体动作特征。
2. 基于光流的方法：光流描述了图像序列中物体的运动信息，通过计算光流场可以提取出人体动作的动态特征。
基于光流的方法在人体动作识别中具有较高的准确性和实时性。
3. 基于骨骼信息的方法：通过深度相机或立体相机获取人体骨骼信息，进而进行动作识别。
该方法能够更准确地捕捉人体动作的细节，但需要较高的硬件设备支持。
四、人体动作识别的应用领域1. 智能监控：通过人体动作识别技术，可以实现智能监控和安防报警等功能，提高社会安全水平。
2. 人机交互：人体动作识别技术可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域，实现自然、直观的人机交互。
3. 医疗康复：通过分析患者的康复动作，可以帮助医生评估患者的康复情况，为患者提供个性化的康复方案。
五、挑战与展望1. 数据获取与标注：大规模、多样化的数据集对于提高人体动作识别的性能至关重要。
然而，目前公开可用的数据集仍存在数据量不足、标注不准确等问题。
视频图像中的运动人体检测和人脸识别
视频图像中的运动人体检测和人脸识别视频图像中的运动人体检测和人脸识别随着科技的发展和智能设备的普及，视频图像处理技术也日益发展。
视频图像中的运动人体检测和人脸识别技术，作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，已经在各个领域得到广泛应用，如安防领域、智能交通领域、人机交互等。
本文将对视频图像中的运动人体检测和人脸识别技术进行探讨。
一、视频图像中的运动人体检测技术运动人体检测技术是指识别视频图像中人体运动目标的过程。
在视频图像中，人体的运动是一个复杂而多变的过程，由于光照、环境、姿态等因素的干扰，运动人体检测技术面临着一定的挑战。
1、运动特征提取运动特征提取是运动人体检测的基础。
通过分析视频图像序列中的像素变化情况，可以提取出目标人体与背景的运动特征。
常用的运动特征包括：光流特征、运动轨迹特征、运动速度特征等。
光流特征是指在连续的图像帧之间，由像素的亮度变化引起的位移的矢量场。
通过计算相邻图像帧之间的像素差异，可以获得目标人体的光流特征。
运动轨迹特征是将目标人体在视频序列中的运动轨迹转化为特征向量，常用的运动轨迹特征包括：形状轨迹、颜色轨迹等。
运动速度特征则是指目标人体在视频序列中的运动速度信息。
通过分析目标人体在连续图像帧中的运动速度变化，可以提取出目标人体的运动速度特征。
2、运动目标检测在从视频图像中提取出运动特征之后，接下来就是运动目标检测的过程。
运动目标检测的目的是将目标人体与背景进行区分，通过运动模型、背景建模等方法，可以准确地检测出视频图像中的运动人体目标。
运动模型是一种基于物体运动的模型，通过对目标人体的运动模式进行建模，可以根据模型推测出目标人体的位置和运动状态。
背景建模则是通过对视频序列中的背景像素进行建模，通过对比当前帧图像与背景模型的差异，可以提取出目标人体。
3、运动人体跟踪基于运动的人体跟踪是指在视频图像中，根据目标人体的运动特征和运动目标检测结果，实时地跟踪目标人体的过程。