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摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于ARM工控主板的运动监控方法及装置，包括：利用目标车辆中的ARM工控主板获取预设参考行人在运动过程中的人体运动数据集，对标准运动数据集进行方向调整和压缩处理，得到最终压缩数据集，将最终压缩数据集输入至由异核图卷积模块和传统图卷积模块构建的双流混合图卷积网络中进行骨架行为识别，得到第一行为识别结果，基于预训练的行为识别模型对所述最终压缩数据集对应的人体骨骼数据特征进行行为识别，得到第二行为识别结果，根据第一行为识别结果和第二行为识别结果对所述目标车辆对应的预设参考行人进行运动监控。本发明可以提高运动监控的准确性。

主权项：1.一种基于ARM工控主板的运动监控方法，其特征在于，所述方法包括：利用目标车辆中的ARM工控主板获取预设参考行人在运动过程中的人体运动数据集，根据预设方向调整公式对所述人体运动数据集中的人体运动数据进行方向调整处理，得到标准运动数据集，所述预设方向调整公式为： 其中，为方向旋转矩阵，为所述运动夹角；所述根据预设方向调整公式对所述人体运动数据集中的人体运动数据进行方向调整处理，得到标准运动数据集，包括：选定所述人体运动数据集中的任意运动数据作为目标运动数据，并将所述任意运动数据所在的方向作为人体运动方向；构建二维坐标轴平面，将所述目标运动数据映射至所述二维坐标轴平面上，得到投影运动数据；根据所述投影运动数据和预设运动夹角计算公式计算得到对应的运动夹角；利用所述运动夹角和所述预设方向调整公式将所述人体运动数据调整到沿所述二维坐标轴平面中的横轴方向运动，得到标准运动数据集；目标人体在运动过程中不同朝向下给人的视觉效果截然不同，因此对所述人体运动数据集中的人体运动数据进行方向调整处理，得到标准运动数据集，便于在同一运动方向对运动数据进行后续处理；对所述标准运动数据集投影至预设线性子空间进行空间压缩处理，得到初始压缩数据集，并根据预设重采样算法对所述初始压缩数据集进行时间压缩处理，得到最终压缩数据集；根据异核图卷积模块和传统图卷积模块构建双流混合图卷积网络，将所述最终压缩数据集输入至所述双流混合图卷积网络中进行骨架行为识别，得到第一行为识别结果；利用骨骼识别设备识别出所述最终压缩数据集中的骨骼位置数据，对所述骨骼位置数据进行特征提取处理，得到人体骨骼特征，基于预训练的行为识别模型对所述人体骨骼数据特征进行行为识别，得到第二行为识别结果；所述对所述骨骼位置数据进行特征提取处理，得到人体骨骼特征，包括：利用预设的向量转换公式对所述骨骼位置数据进行向量化处理，得到骨骼向量数据；基于所述骨骼向量数据和预设的关节角度大小计算公式计算所述骨骼位置数据对应的关节角度特征；根据所述关节角度特征和预设的关节夹角计算公式计算所述骨骼位置数据对应的关节夹角特征；将所述关节角度特征和所述关节夹角特征汇总为人体骨骼特征；所述预设的向量转换公式为： 其中，、、和均为骨骼向量数据，、、和表示所述骨骼位置数据，和为预设的固定参数；所述预设的关节角度大小计算公式为： 其中，为所述关节角度特征中的第一角度特征，为所述关节角度特征中的第二角度特征，、和表示关节点，、和表示关节点，、和表示关节点；根据所述第一行为识别结果和所述第二行为识别结果对所述目标车辆对应的预设参考行人进行运动监控；所述第一行为识别结果和所述第二行为识别结果是从不同的角度并利用不同的数据分析方法得到的，以所述第一行为识别结果和所述第二行为识别结果对所述目标车辆对应的预设参考行人进行运动监控，进而提高了运动监控的准确度；所述预设的关节夹角计算公式为： 其中，为关节夹角特征，为所述关节角度特征中的第一角度特征，为所述关节角度特征中的第二角度特征，为所述关节角度特征中的第一角度特征的模，为所述关节角度特征中的第二角度特征的模。

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