针对人体动作识别任务中特征值选取不当导致识别率低、使用多模态数据导致训练成本高等问题,提出一种轻量级人体动作识别方法。首先使用OpenPose、PoseNet提取出人体骨架信息,使用BWT69CL传感器提取姿势信息;其次对数据进行预处理、特...针对人体动作识别任务中特征值选取不当导致识别率低、使用多模态数据导致训练成本高等问题,提出一种轻量级人体动作识别方法。首先使用OpenPose、PoseNet提取出人体骨架信息,使用BWT69CL传感器提取姿势信息;其次对数据进行预处理、特征融合,对人体动作进行深度学习分类识别;最后,为验证此方法的有效性,在公开数据集WISDM、UCIHAR、HASC和自建的人体动作数据集上进行实验验证,并使用改进的目标引导注意力机制(target-guided attention,TGA)–长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络输出最终的分类结果。实验结果表明,在自建数据集下融合姿势和骨架特征达到99.87%准确率,相比于只使用姿势信息特征,识别准确率提高了约5.31个百分点;相比于只使用人体骨架特征,识别准确率提高了约1.87个百分点;在识别时间上相比于只使用姿势信息,识别时间降低了约29.73 s;相比于只使用人体骨架数据,识别时间降低了约9 s。使用该方法能及时有效地反映人体的运动意图,有助于提高人体动作和行为的识别准确率和训练效率。展开更多
毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势,在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式,对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而,由于毫米波雷...毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势,在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式,对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而,由于毫米波雷达点云具有强稀疏性,给精准快速识别人体动作带来了巨大的挑战。针对这一问题,该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0,并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集,包括常见的12种人体动作,如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面,该文将边缘卷积(EdgeConv)与Transformer相结合,提出了一种处理长时序三维点云的网络模型,即Point EdgeConv and Transformer(PETer)网络。该网络通过边缘卷积对三维点云逐帧创建局部有向邻域图,以提取单帧点云的空间几何特征,并通过堆叠多个编码器的Transformer模块,提取多帧点云之间的时序关系。实验结果表明,所提出的PETer网络在所构建的TI数据集和Vayyar数据集上的平均识别准确率分别达到98.77%和99.51%,比传统最优的基线网络模型提高了大约5%,且网络规模仅为1.09 M,适于在存储受限的边缘设备上部署。展开更多
为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流...为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流膨胀3D卷积模块增强时空特征提取能力,聚合乘客骨架的全局特征;然后将其输入改进后的时空图卷积网络中提取乘客骨架信息,通过MS-TCN模块扩大接受域以增强时间特征的提取,联合人体关键点注意力模块(Key Point Attention Module,KPAM)提升网络对相似动作的关键骨架的关注度;最后通过Softmax对异常动作进行分类。采集扶梯运行现场视频制作数据集,试验结果表明,本文算法对乘客异常行为的识别精度达到96.1%,可应用于扶梯现场的视频监控系统,提高安全管理信息化水平。展开更多
本文提出了一种基于3D人体骨架的动作识别方法.该方法以3D人体骨架为基础,将骨架中关节点的位置重新定义,形成简化的立体骨架模型,进而采用改进的动态时间规整算法(Reformative Dynamic Time Warping,RDTW)对齐动作序列并进行识别.由于...本文提出了一种基于3D人体骨架的动作识别方法.该方法以3D人体骨架为基础,将骨架中关节点的位置重新定义,形成简化的立体骨架模型,进而采用改进的动态时间规整算法(Reformative Dynamic Time Warping,RDTW)对齐动作序列并进行识别.由于人体大小、形状、动作方式等差异,任意两个人表达同一动作都不尽相同,简化的立体骨架模型能有效缓解这种类内差异性.传统的DTW算法存在计算复杂性高,效率低的问题,本文在传统算法的基础上设计了"一次规划,二次细化"的方法,有效降低计算量,提高计算效率.该算法在MSR 3D Action数据库上的实验验证了其有效性.展开更多
文摘针对人体动作识别任务中特征值选取不当导致识别率低、使用多模态数据导致训练成本高等问题,提出一种轻量级人体动作识别方法。首先使用OpenPose、PoseNet提取出人体骨架信息,使用BWT69CL传感器提取姿势信息;其次对数据进行预处理、特征融合,对人体动作进行深度学习分类识别;最后,为验证此方法的有效性,在公开数据集WISDM、UCIHAR、HASC和自建的人体动作数据集上进行实验验证,并使用改进的目标引导注意力机制(target-guided attention,TGA)–长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络输出最终的分类结果。实验结果表明,在自建数据集下融合姿势和骨架特征达到99.87%准确率,相比于只使用姿势信息特征,识别准确率提高了约5.31个百分点;相比于只使用人体骨架特征,识别准确率提高了约1.87个百分点;在识别时间上相比于只使用姿势信息,识别时间降低了约29.73 s;相比于只使用人体骨架数据,识别时间降低了约9 s。使用该方法能及时有效地反映人体的运动意图,有助于提高人体动作和行为的识别准确率和训练效率。
文摘毫米波雷达凭借其出色的环境适应性、高分辨率和隐私保护等优势,在智能家居、智慧养老和安防监控等领域具有广泛的应用前景。毫米波雷达三维点云是一种重要的空间数据表达形式,对于人体行为姿态识别具有极大的价值。然而,由于毫米波雷达点云具有强稀疏性,给精准快速识别人体动作带来了巨大的挑战。针对这一问题,该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0,并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集,包括常见的12种人体动作,如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面,该文将边缘卷积(EdgeConv)与Transformer相结合,提出了一种处理长时序三维点云的网络模型,即Point EdgeConv and Transformer(PETer)网络。该网络通过边缘卷积对三维点云逐帧创建局部有向邻域图,以提取单帧点云的空间几何特征,并通过堆叠多个编码器的Transformer模块,提取多帧点云之间的时序关系。实验结果表明,所提出的PETer网络在所构建的TI数据集和Vayyar数据集上的平均识别准确率分别达到98.77%和99.51%,比传统最优的基线网络模型提高了大约5%,且网络规模仅为1.09 M,适于在存储受限的边缘设备上部署。
文摘为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流膨胀3D卷积模块增强时空特征提取能力,聚合乘客骨架的全局特征;然后将其输入改进后的时空图卷积网络中提取乘客骨架信息,通过MS-TCN模块扩大接受域以增强时间特征的提取,联合人体关键点注意力模块(Key Point Attention Module,KPAM)提升网络对相似动作的关键骨架的关注度;最后通过Softmax对异常动作进行分类。采集扶梯运行现场视频制作数据集,试验结果表明,本文算法对乘客异常行为的识别精度达到96.1%,可应用于扶梯现场的视频监控系统,提高安全管理信息化水平。
文摘本文提出了一种基于3D人体骨架的动作识别方法.该方法以3D人体骨架为基础,将骨架中关节点的位置重新定义,形成简化的立体骨架模型,进而采用改进的动态时间规整算法(Reformative Dynamic Time Warping,RDTW)对齐动作序列并进行识别.由于人体大小、形状、动作方式等差异,任意两个人表达同一动作都不尽相同,简化的立体骨架模型能有效缓解这种类内差异性.传统的DTW算法存在计算复杂性高,效率低的问题,本文在传统算法的基础上设计了"一次规划,二次细化"的方法,有效降低计算量,提高计算效率.该算法在MSR 3D Action数据库上的实验验证了其有效性.
