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题名基于人体关节点的低头异常行人检测
被引量：5
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作者
管文华
林春雨
杨尚蓉
刘美琴
赵耀
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机构
北京交通大学信息科学研究所
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第5期163-169,共7页
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基金
国家自然科学基金(61772066,61972028)
中央高校基本科研业务费(2018JBZ001)。
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文摘
近年来,随着智能手机的快速发展,低头族行人在过马路时依然保持浏览手机的姿态,由此造成的交通事故时有发生。如何有效检测低头族成为了当下亟待解决的问题。现有的检测方法需要大量的真实低头异常的数据集,且最终结果存在识别精度不高、速度不尽人意的问题。基于此,提出了一种快速有效的低头异常行人检测方法,与现有方法的区别在于该方法是基于关节点而不是图像。首先设计了一种构造数据集的方法,在识别人体关节点的基础上,调整左右腕关节坐标来模拟行人手持电子设备的姿态,解决了数据集缺少且需要大量标注的问题;其次,提出复杂环境中高效检测行人异常行为的算法,对上述关节点坐标进行分类识别,充分利用手臂与头部信息来实现行人异常行为检测。实验证明,所提算法能够实现实时检测,且检测精度达到了94.08%,从而可以为视频监控、驾驶员、辅助驾驶以及自动驾驶系统提供必要的参考信息。
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关键词
低头检测
异常检测
人体关节点
数据拟合
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Keywords
Bowed heads detection
Abnormal detection
human joint points
data fitting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于人体关节点数据的攻击性行为识别
被引量：5
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作者
陈皓
肖利雪
李广
潘跃凯
夏雨
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机构
西安邮电大学计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第8期2235-2241,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61203311,61105064)
陕西省教育厅自然科学专项(17JK0701)
+1 种基金
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室开放课题基金资助项目(XUPT-KLND(201804))
西安邮电大学创新基金资助项目(CXJJ2017069)~~
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文摘
针对人体攻击性行为识别问题,提出一种基于人体关节点数据的攻击性行为识别方法。首先,利用OpenPose获得单帧图像中的人体关节点数据,并通过最近邻帧特征加权法和分段多项式回归完成由人体自遮挡和环境因素所导致缺失值的补全;然后,对每个人体定义动态“安全距离”阈值,如果两人真实距离小于阈值,则构建行为特征矢量,其中包括帧间人体重心位移、人体关节旋转角角速度和发生交互时的最小攻击距离等;最后,提出改进的LightGBM算法w-LightGBM,并对攻击性行为进行识别。采用公共数据集UT-interaction对所提出的攻击性行为分类识别方法进行测试实验,准确率达到95.45%。实验结果表明,所提方法能够有效识别各种角度的攻击性行为。
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关键词
人体关节点数据
攻击性行为识别
缺失值补全
攻击距离
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Keywords
human joint point data
aggressive behavior recognition
missing value completion
attack distance
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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