[发明专利]一种基于语义折叠的人体步态行为主动检测识别系统和方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于语义折叠的人体步态行为主动检测识别系统和方法。

背景技术

步态行为检测识别是以人体步态、动作姿态和形体为主要特征进行的人体行为检测、分析、理解和预测。

步态行为检测识别技术在生活的各个领域都展现出广泛的应用前景，比如(1)远距离身份识别：远距离非接触下完成对人员身份的识别和认证；(2)异常步态行为检测：主要进行异常行为筛选与分析，对危险行为进行警示，以提高公共场合下安防保障水平；(3)行人行为预测：对行人的行为进行实时预测，为无人驾驶等系统提供决策依据；(4)海量视频检索：通过人体步态行为来实现视频的筛选，发现可疑犯罪分子；(5)老龄人监护：通过步态行为来监测老年人面临的摔倒、休克和空发疾病等状况。

当前对人体步态行为的检测，依据数据来源，可分为穿戴式的人体步态行为检测方法和非穿戴的方法。穿戴式的方法需要人体穿着特点的检测设备，主要包括运动传感器、控制器和电池等部件，它需要人体的配合，不适合远距离和非接触情境下的应用。

非穿戴式的方法，主要通过视频和图像数据来跟踪、检测、分析和识别人体的步态行为，它不需要检测目标的主动配合，是一种非接触式的检测方法。依据在人体检测和处理过程中，是否要运用人体模型，又可分为基于模型的方法和非模型(统计)的方法。

采用穿戴式运动设备来检测和识别人体步态行为有许多不足：不适合大范围内使用，特别是犯罪分子不会去穿戴；由于穿戴设备的尺寸和舒适度等影响使人们不愿意佩戴；只能获取到人体运动数据，不能得到人体的图像等视觉信息，从而缺少有效的视觉分析手段。

非穿戴式的方式，通过被布置在各个位置的摄像头来检测和分析人体。但是传统的摄像头往往都采用固定视角和被动拍摄方式，不具备主动探测功能，只有当物体出现在摄像头的视野范围内才能发现物体，因此运动物体可以主动避开摄像头达到躲避监控的目的。

通过采集运动人体图像来进行步态行为检测的又分为模型无关和基于模型的方法。其中，模型无关的步态行为检测方法，通过统计步态轮廓信息来分析和识别步态行为。其缺点在于无法很好的处理各种协变因素(遮挡、衣着和视角等)的影响，检测和识别效果在复杂场景下表现较差。基于模型的方法在处理视角和协变量因素时会有更好的表现，但是现在研究用到的人体模型(棍棒模型，铰链模型，椭圆模型，关节骨架模型和表面壳模型)要么缺少形体特征，要么精度差，且视频和图像作为一种非结构化的数据维度又太高，极大影响到对步态行为检测和识别的效果。

总之，步态和行为识别的研究虽然取得了许多成果，但是由于人体的行走和运动姿态受各种因素的影响，比如故意躲避摄像头拍摄引起的数据缺失，复杂场景变换增加人体分割难度，衣着条件改变、遮挡干扰和不同视角等主客观因素的叠加，使得步态行为识别算法的通用性和识别率仍然不高，远无法和人脑相比。

发明内容

为了解决目前步态行为检测识别的通用性和识别率不足的技术问题，本发明提供一种能够实现准确步态行为识别的基于语义折叠的人体步态行为主动检测识别系统和方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，

一种基于语义折叠的人体步态行为主动检测识别系统，包括系统安装固定机械结构，三维声场定位系统，足底压力场定位系统，带云台的高清视频采集处理系统，大容量磁盘阵列存储器，Raspberry Pi微型计算机系统，高速移动通信模块和大数据服务硬件平台；

所述的系统安装固定机械结构包括可旋转底盘模块11和系统安装骨架及底板5，所述的系统安装骨架及底板5固定于可旋转底盘模块11上；

所述的足底压力场定位系统包括由多个传感器组成的足底力场定位传感器阵列13，所述的足底力场定位传感器阵列13设置于地面上；

所述的三维声场定位系统包括多个声音采集传感器、声音信号调理电路、嵌入式控制器和无线传输模块，所述的声音采集传感器环绕系统安装固定机械结构设置，所述的嵌入式控制器分别通信连接声音采集传感器、声音信号调理电路和无线传输模块；

所述的Raspberry Pi微型计算机系统包括Raspberry Pi微型计算机4、蓝牙键盘7、蓝牙鼠标10和HDMI接口液晶显示器3，所述的蓝牙键盘7、蓝牙鼠标10和HDMI接口液晶显示器3分别通信连接至Raspberry Pi微型计算机4；