基于多传感器融合的行人异常行为识别方法

文档摘要：常规的行人异常行为识别方法无法针对行人行为特征进行识别,导致识别准确性较低,因此,设计了一种基于多传感器融合的行人异常行为识别方法.在多传感器融合中,通过摄像头得到人体不同行为的最小外接矩形框,并计算出人的宽高比,以反映行人的运行特征;然后根据平行式双目视觉测量原理,获取行人位置信息,并利用空间对齐的方式,获得行人位置信息,实现行人异常行为点云信息与图像信息一致的目标,从而提高信息融合的精准度;最后结合行人的步长、速度、方向等轨迹数据对行人异常行为进行分类,并通过奖励或惩罚机制优化分类识别结果,完成行人异常行为识别.实验结果表明,使用该方法进行行人异常行为识别时,行人异常行为识别的平均精确度在0.98～1.00的范围内变化,行人异常行为识别的均值平均精度在0.97～1.00的范围内变化.由此表明,该方法的识别准确性更高,能够应用于实际生活中.

Abstract：Conventionalmethodsforrecognizingpedestriananomalousbehaviorfailtocapturerunningcharacteristics,resultinginlowrecognitionaccuracy.Asaresult,aMulti-sensorFusionbasedapproachhasbeendevelopedforrecognizingpedestriananomalousbehavior.Withinthecontextofmultisensorfusion,aminimalouterrectangularframecapturingvarioushumanbehaviorsisobtainedfromthecamera,andtheaspectratiooftheindividualsiscalculatedtoreflectpedestrianrunningcharacteristics.Subsequently,leveragingtheprinciplesofparallelbinocularvisionmeasurement,thesystemobtainslocationinformationofpedestrians.Themethodofspatialalignmentisemployedtoensureconsistencybetweenthepointcloudinformationofpedestrianabnormalbehaviorandtheimageinformation,therebyenhancingtheprecisionofinformationfusion.Finally,abnormalpedestrianbehaviorisclassifiedbasedontrackdatasuchasstepsize,speed,anddirection.Classificationandrecognitionresultsarethenoptimizedusingarewardorpenaltymechanism,completingtheidentificationofpedestrianabnormalbehavior.Experimentalresultsdemonstratethattheaverageaccuracyofrecognizingpedestrianabnormalbehaviorrangesfrom0.98to1.00,andtheaverageaccuracyofclassifyingpedestrianabnormalbehaviorvariesfrom0.97to1.00.Theseresultsindicatethattheproposedmethodoffersheightenedrecognitionaccuracyandpracticalapplicationpotential.

作者：赵莉苹   李辉 Author：ZHAOLiping   LIHui
作者单位：郑州科技学院信息工程学院,河南郑州450064河南思维信息技术有限公司,河南郑州450000
刊名：传感器世界
Journal：SensorWorld
年，卷(期)：2024, 30(5)
分类号：TP391.4
关键词：多传感器融合  行人  空间对齐  异常行为  分类  识别方法  
Keywords：multisensorfusion  pedestrians  spatialalignment  abnormalbehavior  classification  identificationmethod  
机标分类号：TP391.41TN925.93TP242.6
在线出版日期：2024年7月22日
基金项目：郑州科技学院校级教改项目基于多传感器融合的行人异常行为识别方法[
期刊论文]  传感器世界--2024, 30(5)赵莉苹  李辉常规的行人异常行为识别方法无法针对行人行为特征进行识别,导致识别准确性较低,因此,设计了一种基于多传感器融合的行人异常行为识别方法.在多传感器融合中,通过摄像头得到人体不同行为的最小外接矩形框,并计算出人的宽...参考文献和引证文献
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关键词：多传感器融合,行人,空间对齐,异常行为,分类,识别方法,

2024-10-4 00:37 上传 基于多传感器融合的行人异常行为识别方法.pdf

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