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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于超市顾客路径特征提取行为识别方法及系统，实时获取具有连续帧的目标视频；对目标视频进行视频分段，并且提取图像帧，基于提取出来的图像帧识别每帧图像内的行人信息；对采集到的图像帧进行图像分析和轨迹分析；其中，图像分析包括：采用训练模型，对提取到的图像帧进行多路径提取识别匹配；识别到匹配度最高的行为，即图像帧的动作，提取该图像帧识别动作连接后，即可得到待识别对象的人体行为；本发明对进入超市的顾客进行视频捕捉，超市对顾客行为和路径进行捕捉后，很大程度上避免了偷窃等违法行为，根据顾客的行为路径，判断顾客的动向；行为分析以及购物记录实现线下商品的智能推荐，提高用户体验。
主权项：1.一种基于超市顾客路径特征提取行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：实时获取具有连续帧的目标视频；步骤2：对目标视频进行视频分段，并且提取图像帧，基于提取出来的图像帧识别每帧图像内的行人信息；步骤3：对采集到的图像帧进行图像分析和轨迹分析；步骤3-1：图像分析；采用训练模型，对提取到的图像帧进行多路径提取识别匹配，按照每帧图像的骨骼关节点数据，添加行为标签，获得对应的骨骼关节点数据对应样本集；识别到与待识别行为特征相似度高的行为，即图像帧的动作，提取该图像帧识别动作连接后，即可得到待识别对象的行为特征；步骤3-2：轨迹分析；对目标视频进行目标检测，获取目标输入图像，并对视频中目标通过自适应特征提取图像，所述自适应特征提取图像包括空间先验模块、注入模块、精度特征提取模块和特征压缩模块，将所述目标输入图像输入自适应特征提取图像进行特征提取，得到所述目标输入图像的高质量特征图；利用帧差法，计算提取到的高质量特征图的预估位置，从而获取到目标图像的最终位置；在根据帧差法获取的位置信息，得到视频中目标的运动轨迹；将提取到的运动轨迹与正常行为模型进行匹配分析，按照匹配的分析结果进行顾客行为识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于超市顾客路径特征提取行为识别方法及系统
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