一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统，该方法包括：从红外监控视频中获取多个视频序列；对视频序列中每帧图像中的设定目标进行目标框标注；对于视频序列中每帧图像，根据标注后的目标框截取目标框放大区域；将目标框标注图像的位置信息添加到目标框放大区域，获得三通道子图像；各三通道子图像按时间顺序构成三通道子图像序列；将多个视频序列对应的三通道子图像序列作为训练集对动作识别模型进行训练；从红外监控视频中获取待识别视频序列，获得待识别视频序列对应的三通道子图像序列；将待识别视频序列对应的三通道子图像序列输入训练好的动作识别模型输出目标动作类型。本发明专利技术提高了复杂环境下人体动作的识别精度。人体动作的识别精度。人体动作的识别精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及目标检测
，特别是涉及一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法及系统。

技术介绍

[0002]为了提高交通运输的安全性和效率，交通基础设施和服务对智能视觉监控技术的依赖日渐增长。计算机视觉正被用于解决一系列问题，如事故检测和道路状况监控。民航机场是运输基础设施和服务的重要提供者，确保民航机场的安全和效率至关重要。与机场地面其他区域相比，停机坪飞机、车辆工作活动频繁且人员复杂，安全问题尤为突出。此外，由于夜间能见度较低且缺乏有效的监测方法，夜间发生不安全事件的概率远远大于白天。因此，提高停机坪区域低能见度条件下的监测能力十分重要。
[0003]为了在低能见度条件下完成监视任务，利用热红外(TIR)相机替代可见光相机，用来接收来自不同物体的热辐射，然后将物体的温度差转换为图像像素的亮度值，用于捕捉低能见度条件下机场停机坪上的活动。相比于基于可见光光谱的监视技术，红外图像边缘模糊、信噪比低、缺乏颜色纹理信息等固有缺陷给基于红外图像序列的动作识别带来更多的挑战。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法，其特征在于，包括：从红外监控视频中获取多个视频序列，所述视频序列包括多类预设目标动作；对所述视频序列中每帧图像中的设定目标进行目标框标注，获得目标跟踪结果；所述目标跟踪结果包括各帧中目标框标注图像的位置信息；对于所述视频序列中每帧图像，根据标注后的目标框截取目标框放大区域，目标框放大区域的边长大于对应目标框的最大边长；对于所述视频序列中每帧图像，将目标框标注图像的位置信息添加到目标框放大区域，获得三通道子图像；所述三通道子图像包括横坐标通道图像、纵坐标通道图像和目标框放大区域对应的图像；各所述三通道子图像按时间顺序构成三通道子图像序列；将多个视频序列对应的所述三通道子图像序列作为训练集对动作识别模型进行训练，获得训练好的动作识别模型；从红外监控视频中获取待识别视频序列，并获得所述待识别视频序列对应的三通道子图像序列；将所述待识别视频序列对应的三通道子图像序列输入所述训练好的动作识别模型，输出目标动作类型。2.根据权利要求1所述的基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法，其特征在于，所述动作识别模型包括空间特征提取网络和时空特征提取网络，所述空间特征提取网络的输出连接所述时空特征提取网络的输入；所述空间特征提取网络包括6个卷积层和3个最大池化层；所述时空特征提取网络包括3层convLSTM。3.根据权利要求1所述的基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法，其特征在于，所述动作识别模型的输入为30帧的三通道子图像序列。4.根据权利要求1所述的基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法，其特征在于，所述动作识别模型还包括Softmax函数，所述Softmax函数用于确定分类结果。5.根据权利要求1所述的基于热红外视觉的停机坪人体动作识别方法，其特征在于，所述目标框放大区域为正方形，所述正方形的边长表示为：其中，L
i
表示所述视频序列中第i帧图像对应的目标框放大区域的边长，α为尺度系数，w
i
表示目标框的短边长，h
i
表示目标框的长边长。6.一种基于热红外视觉的停机坪人体动作识别系统，其特征在于，包括：视频序列获得模块，用于从红外监控...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁萌，丁圆圆，孔祥浩，徐一鸣，吴仪，卢威，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：