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公开(公告)号：CN112232190A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011101279.4
申请日：2020-10-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向居家场景的老人异常行为检测方法。属于计算机视觉技术领域；具体步骤：1、在各房间中安置若干个摄像头；2、获取居所内老人的各种生活视频；3、训练单人行为识别CNN神经网络，根据老人在进行异常行为时的人物特征变化，提取其进行异常行为时的特征值；4、将获取的不同角度的各种生活视频进行网络训练；5、将该特征值进行特征融合并进行判断，给老人家属进行通知。本发明的优势在于拥有更全面的观测视野，可以全方位检测老人的行为，将老人异常行为的多种特征同时观测并结合起来。在老人异常行为判断方面，减少了错判率和误判率，同时几乎杜绝了漏判的情况，提高了监控的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821769A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210329331.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元胞自动机思想的人体行为时空联合分析方法，首先基于元胞自动机思想将获得的人体三维骨骼姿态关键点离散化；其次，结合人体三维骨骼姿态关键点能量值以及人体骨骼关键点的位置变化，计算出人体三维骨骼姿态关键点的能量平滑值；最后构建人体时空联合分析深度网络，将人体跌倒视频逐帧提取出的三维坐标信息以及计算出的人体关键变化后能量变化的平滑值输入给构建的人体行为时空联合分析网络进行训练以进行人体姿态检测。本发明将机器视觉领域的行为分析技术从复杂的环境人体图像识别处理简化成对人体三维骨骼关键点的坐标以及人体骨骼关键点的能量变化的简单情况，减少了行为分析所需的计算机算力，有着广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN114782621A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210312695.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于协同对抗的人体三维姿态点群智重建方法，首先在同一高度的两个不同位置摄像头a、b进行室内人体监控，使用Yolov5进行人体识别；采用Mediapipe框架进行人体姿态检测，并输出二维人体姿态骨骼关键点模型图；其次建立由摄像头a为主视角的三维坐标轴，根据摄像头投影矩阵将二维的骨骼关键点坐标投影到三维坐标轴内，根据骨骼关键点的编号连接三维人体骨骼关键点，获得三维人体骨骼关键点模型；最后采用基于群体智能的对抗网络进行三维人体模型图的校准。本发明能够将二维人体骨骼关键点在保留其特征的情况下由二维平面投影到三维平面，改进了二维人体关键点检测时人体特征信息不足与三维关键点检测时需要的计算机算力过高的问题。
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公开(公告)号：CN114821769B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202210329331.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于元胞自动机思想的人体行为时空联合分析方法，首先基于元胞自动机思想将获得的人体三维骨骼姿态关键点离散化；其次，结合人体三维骨骼姿态关键点能量值以及人体骨骼关键点的位置变化，计算出人体三维骨骼姿态关键点的能量平滑值；最后构建人体时空联合分析深度网络，将人体跌倒视频逐帧提取出的三维坐标信息以及计算出的人体关键变化后能量变化的平滑值输入给构建的人体行为时空联合分析网络进行训练以进行人体姿态检测。本发明将机器视觉领域的行为分析技术从复杂的环境人体图像识别处理简化成对人体三维骨骼关键点的坐标以及人体骨骼关键点的能量变化的简单情况，减少了行为分析所需的计算机算力，有着广阔的应用场景。
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公开(公告)号：CN114782621B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210312695.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于协同对抗的人体三维姿态点群智重建方法，首先在同一高度的两个不同位置摄像头a、b进行室内人体监控，使用Yolov5进行人体识别；采用Mediapipe框架进行人体姿态检测，并输出二维人体姿态骨骼关键点模型图；其次建立由摄像头a为主视角的三维坐标轴，根据摄像头投影矩阵将二维的骨骼关键点坐标投影到三维坐标轴内，根据骨骼关键点的编号连接三维人体骨骼关键点，获得三维人体骨骼关键点模型；最后采用基于群体智能的对抗网络进行三维人体模型图的校准。本发明能够将二维人体骨骼关键点在保留其特征的情况下由二维平面投影到三维平面，改进了二维人体关键点检测时人体特征信息不足与三维关键点检测时需要的计算机算力过高的问题。
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公开(公告)号：CN112232190B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011101279.4
申请日：2020-10-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种面向居家场景的老人异常行为检测方法。属于计算机视觉技术领域；具体步骤：1、在各房间中安置若干个摄像头；2、获取居所内老人的各种生活视频；3、训练单人行为识别CNN神经网络，根据老人在进行异常行为时的人物特征变化，提取其进行异常行为时的特征值；4、将获取的不同角度的各种生活视频进行网络训练；5、将该特征值进行特征融合并进行判断，给老人家属进行通知。本发明的优势在于拥有更全面的观测视野，可以全方位检测老人的行为，将老人异常行为的多种特征同时观测并结合起来。在老人异常行为判断方面，减少了错判率和误判率，同时几乎杜绝了漏判的情况，提高了监控的实用性。
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