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申请/专利权人：北京交通大学

摘要：本发明公开了一种基于人体关节点的行人低头异常行为的检测方法，包括如下步骤：步骤一，将视频流展开为图像序列，检测视频帧中的每个行人，并裁剪人体区域框；步骤二，采用人体姿态算法独立估计每个行人的姿态；步骤三，将估计的人体姿态映射回原图，微调，直至生成准确的人体关节点的坐标信息；步骤四，重复步骤一、二、三，直至人体区域框位置不再发生变化；步骤五，训练时，采用拟合算法将正样本信息拟合为异常行为，生成负样本，正负样本构成训练集训练行为分类器，生成最优模型；步骤六，测试时，将准确关节点的坐标信息送入训练好的行为分类器中，检测并输出结果。本发明解决复杂环境中多个行人的异常行为检测容易出现的准确率低下的问题，实现在复杂场景中高准确率的多人实时检测的效果。

主权项：1.一种基于人体关节点的行人低头异常行为的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，获取视频流中的每帧图像，将视频流展开为图像序列，针对图像序列中的每一帧，采用人体检测算法检测视频帧中的每个行人，并裁剪人体区域框；步骤二，在生成的人体区域框内，采用人体姿态算法独立估计每个行人的姿态；步骤三，将估计的人体姿态映射回原图，微调人体区域框，直至生成准确的人体关节点的坐标信息；步骤四，重复步骤一、二、三，直至人体区域框位置不再发生变化；步骤五，训练时，采用异常行为拟合算法将准确的具有正常行为的人体关节点的坐标信息拟合为异常行为，生成负样本，拟合前的正常行为为正样本，正负样本构成训练集训练行为分类器，生成最优模型；步骤五中负样本的拟合流程为：获取人体一个手臂的关节点信息，包括肩、肘、腕三处关节点，其坐标位置分别记作P1x1,y1、P2x2,y2、P3x3,y3；将肘关节点的坐标位置P2到肩关节点的坐标位置所处的水平线l的垂直距离记作h12，用l12、l23分别表示上臂、下臂的长度，其中，l12计算方式为：l23计算方式为：使用手机时，只是将手腕抬高，整条手臂的长度保持不变，因此拟合的过程即寻找抬高后的手腕坐标即P′3x′3,y′3，其中将纵坐标定义如下：而横坐标x′3的计算分为手腕在手肘内侧和手腕在手肘外侧两种情况，两种情况原理相同；具体方式如下：当手腕在手肘内侧时，此时x2＞x3；如果在△P2OP3′中，x′3＝x2-Δx，其中：如果此时无法构成△P2OP3′，OP′3的长度用OP2近似代替，即则x′3＝x2-Δx；当手腕在手肘外侧时，此时x2≤x3；如果在△P2OP′3中，x′3＝x2+Δx，其中：如果此时无法构成△P2OP′3，OP′3的长度用OP2近似代替，即则x′3＝x2+Δx；步骤六，测试时，将生成的准确关节点的坐标信息直接送入训练好的行为分类器中，检测并输出结果。

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