【技术实现步骤摘要】
复杂环境下的人为行动识别方法
[0001]本专利技术属于人体行为识别
,特别涉及一种复杂环境下的人为行动识别方法。
技术介绍
[0002]每年,世界各地的大桥上,都会有很多人意外的事件发生。但无法确认意外发生的过程,因此,通过摄像头进行监控,但目前,监控过程还不够成熟,主要表现在识别性能上,在不同光照和恶劣条件等复杂背景环境下,识别的准确率较低。
[0003]因此,有必要提供一种复杂环境下的人为行动识别方法来克服上述问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种复杂环境下的人为行动识别方法,提高在各种光照环境和恶劣天气等复杂背景下人为行动识别的准确率。
[0005]为实现上述目的,本专利技术采用技术方案:一种复杂环境下的人为行动识别方法,其步骤包括:
[0006]第一步骤,对指定区域光线强度划分多个等级,对每个光线强度等级建立背景序列BG
N
,并保存光线强度相对应的视频帧BP
N
;
[0007]第二步骤,读取当前的一帧视频F,并通过传感器读取当前光照强度,确定当前帧视频F对应的光照强度G;
[0008]第三步骤,判断光照强度G对应的背景队列长度是否小于预设值,如果小于预设值,那么把当前帧视频F加入背景队列,并更新背景图片BP
N
;如果大于预设值,则不更新原背景队列;
[0009]第四步骤,获取指定区域中的目标运动轮廓图形,并得到整个完整运动目标的图像;
[0010]第五步骤 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种复杂环境下的人为行动识别方法,其特征在于,其步骤包括:第一步骤,对指定区域光线强度划分多个等级,对每个光线强度等级建立背景序列BG
N
,并保存光线强度相对应的视频帧BP
N
;第二步骤,读取当前的一帧视频F,并通过传感器读取当前光照强度,确定当前帧视频F对应的光照强度G;第三步骤,判断光照强度G对应的背景队列长度是否小于预设值,如果小于预设值,那么把当前帧视频F加入背景队列,并更新背景图片BP
N
;如果大于预设值,则不更新原背景队列;第四步骤,获取指定区域中的目标运动轮廓图形,并得到整个完整运动目标的图像;第五步骤,将当前帧F与背景图片BP
N
进行叠加后得到新的图片F
’
;叠加规则:当含有完整运动目标的图像R
n
的灰度值达到指定值时,该点的像素值取当前帧F的像素值,否则取背景图片的像素值;第六步骤,将叠加后的图片F
’
送入预先训练好的用于人为行动检测的Fast R
‑
CNN网络,检测是否有人为行动。2.如权利要求1所述的复杂环境下的人为行动识别方法,其特征在于,上述第四步骤包括:步骤41:设定视频序列中第n帧和第n
‑
1帧图像为f
n
和f
n
‑1,两帧对应像素点的灰度值记为f
n
(x,y)和f
n
‑1(x,y),将两帧图像对应...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵利林,张华,
申请(专利权)人:宁波极智云数据科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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