一种基于线性动态系统的行为识别系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于线性动态系统的行为识别系统，包括图像采集器、图像预处理模块、立方体模块、LDSs(Linear Dynamic Systems)模块、图像分析模块、处理器、Flash存储器和计算机；所述图像采集器的输出端与图像预处理模块的输入端电性连接，所述图像预处理模块的输出端与立方体模块的输入端电性连接，所述立方体模块的输出端与LDSs模块的输入端电性连接，所述LDSs模块的输出端与图像分析模块的输入端电性连接，所述图像分析模块的输出端与处理器的输入端电性连接，所述处理器的输出端与Flash存储器的输入端电性连接。本发明专利技术在系统中设有Flash存储器，可以保证数据在传输到计算机展示的时候，不会丢失数据，造成失真现象和结果的错误。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理技术及模式识别领域，具体地说是一种基于线性动态系统的行为识别系统。
技术介绍
人体行为分析涉及计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能等多个研究领域。它可以简单地被认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表类型行为的参考序列进行匹配,又可称之为人体行为识别。尽管人体行为识别的研究已经取得了一定的成果，但大部分工作都是基于固定和已知视角的，而由于人体运动、摄像机运动等原因实际拍摄得到的数据常常是任意角度的。不同的拍摄角度不仅会给人体图像序列的外观带来很大变化，运动的过程也会有所不同。视角问题已经成为人体行为识别发展和应用的绊脚石。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的不足，本专利技术的目的是提供一种基于线性动态系统的行为识别系统。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于线性动态系统的行为识别系统，包括图像采集器、图像预处理模块、立方体模块、LDSs模块、图像分析模块、处理器、Flash存储器和计算机；所述图像采集器的输出端与图像预处理模块的输入端电性连接，所述图像预处理模块的输出端与立方体模块的输入端电性连接，所述立方体模块的输出端与LDSs模块的输入端电性连接，所述LDSs模块的输出端与图像分析模块的输入端电性连接，所述图像分析模块的输出端与处理器的输入端电性连接，所述处理器的输出端与Flash存储器的输入端电性连接，所述Flash存储器的输出端与计算机的输入端电性连接。进一步，所述图像预处理模块中设有滤波去噪模块和图像增强模块，所述滤波去噪模块的输出端与图像增强模块的输入端电性连接。进一步，所述图像分析模块中设有运动目标检测模块、目标分类模块、运动跟踪模块和特征提取模块，所述运动检测模块的输出端与目标分类模块的输出端与运动跟踪模块的输入端电性连接，所述运动跟踪模块的输出端与特征提取模块的输入端电性连接。进一步，所述处理器中设有行为理解模块和语义描述模块，所述理解模块的输出端与语义描述模块的输入端电性连接。采用上述技术方案后，本专利技术和现有技术相比所具有的优点是：本专利技术所述的基于线性动态系统的行为识别系统，系统对提取特征的时空立方体建立LDS模型，LDS模型的优势是分离了时空体的外观信息和动态信息，其中时空体外观的信息由矩阵C建模，动态信息由矩阵A表示。因此我们用一组参数M=(A,C)来表示一个时空体，这样一种特征描述方法是对时空体的动态和外观同时建模，能够更好地控制识别过程中的变化；在系统中设有Flash存储器，可以保证数据在传输到计算机展示的时候，不会丢失数据，造成失真现象和结果的错误。附图说明下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明：图1为本专利技术的系统框图；附图标记中：1-图像采集器；2-图像预处理模块；3-立方体模块；4-LDSs模块；5-图像分析模块；6-处理器；7-Flash存储器；8-计算机；21-滤波去噪模块；22-图像增强模块；51-运动目标检测模块；52-目标分类模块；53-运动跟踪模块；54-特征提取模块；61-行为理解模块；62-语义描述模块。具体实施方式以下所述仅为本专利技术的较佳实施例，并不因此而限定本专利技术的保护范围。实施例，如图1所示，一种基于线性动态系统的行为识别系统，包括图像采集器1、图像预处理模块2、立方体模块3、LDSs模块4、图像分析模块5、处理器6、Flash存储器7和计算机8；图像采集器1的输出端与图像预处理模块2的输入端电性连接，图像预处理模块2的输出端与立方体模块3的输入端电性连接，立方体模块3的输出端与LDSs模块4的输入端电性连接，LDSs模块4的输出端与图像分析模块5的输入端电性连接，图像分析模块5的输出端与处理器6的输入端电性连接，处理器6的输出端与Flash存储器7的输入端电性连接，Flash存储器7的输出端与计算机8的输入端电性连接，图像预处理模块2中设有滤波去噪模块21和图像增强模块22，滤波去噪模块21的输出端与图像增强模块22的输入端电性连接，图像分析模块5中设有运动目标检测模块51、目标分类模块52、运动跟踪模块53和特征提取模块54，运动检测模块51的输出端与目标分类模块52的输出端与运动跟踪模块53的输入端电性连接，运动跟踪模块53的输出端与特征提取模块54的输入端电性连接，处理器6中设有行为理解模块61和语义描述模块62，理解模块61的输出端与语义描述模块62的输入端电性连接，通过图像采集器1采集人的行为动作，将采集到的数据传输到图像预处理模块2中，经图像预处理模块2中的滤波去噪模块21和图像增强模块22，使其图像信息更加的清晰，降低其他信息的干扰，信息从图像预处理模块2中进入到立方体模块3后，以兴趣点为中心建立立方体特征，在通过LDSs模块4建模，建模后的数据进入到图像分析模块5中，进行动作信息特征的提取和检测，分析后的数据进入到处理器6中，对提取到的信息进行自动编程，并存储到Flash存储器7中，经计算机8呈现出来。对于本领域技术人员而言，显然本专利技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本专利技术的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本专利技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本专利技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本专利技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。以上所述，仅为本专利技术的较佳实施例，并不用以限制本专利技术，凡是依据本专利技术的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均应包含在本专利技术技术方案的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于线性动态系统的行为识别系统，包括图像采集器（1）、图像预处理模块（2）、立方体模块（3）、LDSs模块（4）、图像分析模块（5）、处理器（6）、Flash存储器（7）和计算机（8）；其特征在于：所述图像采集器（1）的输出端与图像预处理模块（2）的输入端电性连接，所述图像预处理模块（2）的输出端与立方体模块（3）的输入端电性连接，所述立方体模块（3）的输出端与LDSs模块（4）的输入端电性连接，所述LDSs模块（4）的输出端与图像分析模块（5）的输入端电性连接，所述图像分析模块（5）的输出端与处理器（6）的输入端电性连接，所述处理器（6）的输出端与Flash存储器（7）的输入端电性连接，所述Flash存储器（7）的输出端与计算机（8）的输入端电性连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于线性动态系统的行为识别系统，包括图像采集器（1）、图像预处理模块（2）、立方体模块（3）、LDSs模块（4）、图像分析模块（5）、处理器（6）、Flash存储器（7）和计算机（8）；其特征在于：所述图像采集器（1）的输出端与图像预处理模块（2）的输入端电性连接，所述图像预处理模块（2）的输出端与立方体模块（3）的输入端电性连接，所述立方体模块（3）的输出端与LDSs模块（4）的输入端电性连接，所述LDSs模块（4）的输出端与图像分析模块（5）的输入端电性连接，所述图像分析模块（5）的输出端与处理器（6）的输入端电性连接，所述处理器（6）的输出端与Flash存储器（7）的输入端电性连接，所述Flash存储器（7）的输出端与计算机（8）的输入端电性连接。2.根据权利要求1所述的一种基于线性动态系统的行为识别系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡昭权，胡辉，陈伽，胡松，蔡映雪，黄翰，
申请(专利权)人：惠州学院，
类型：发明
国别省市：广东;44