【技术实现步骤摘要】
一种行人运动趋势的检测方法及装置
[0001]本专利技术属于图像检测
，具体地说，本专利技术涉及一种行人运动趋势的检测方法
。
技术介绍
[0002]随着传感器网络的快速发展，作为人类行为识别的重要特征
—
一种行人运动趋势，已经逐渐成为学者们重点研究的目标之一，在机器人导航
、
影视行业
、
健康监测
、
目标跟踪等方面得到了广泛的应用
。
不同的算法通过各种各样的路径，不同的硬件设备都有极大的不同，并且基于不同的硬件设备估计人体运动参数的方法也有所不同
。
[0003]传统的行人运动趋势估计方法依赖于高效的标记跟踪，这些标记可以是视觉的或附着在身体上的传感器等设备
。
现有技术通过一系列的光学运动获取人体骨骼结构，直接从被动或主动光学运动中捕捉数据推断并记录目标的运动学模型
。
该方法仅根据标记轨迹起作用，不需要任何用户干预，也不需要目标对象采取任何特定姿势，但该方法的前提是人体的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种行人运动趋势的检测方法，其特征在于：图像输入后，基于多任务损失网络构建深度学习后处理框架用于图像中行人运动趋势的检测，所述框架包括以下步骤：
(1)
对图像中行人进行检测与定位，生成候选区域；
(2)
基于深度神经网络对候选区域实现进一步的目标判别与区域定位；
(3)
对目标进行阈值分割，计算行人运动趋势
。2.
根据权利要求1所述的一种行人运动趋势的检测方法，其特征在于：所述步骤
(1)
使用
Fast RCNN
框架进行行人的检测与定位，用基于人体上半身的候选区域生成方法
。3.
根据权利要求2所述的一种行人运动趋势的检测方法，其特征在于：基于人体上半身的候选区域生成方法包括上半身分类器训练与区域生成参数优化
。4.
根据权利要求3所述的一种行人运动趋势的检测方法，其特征在于：所述上半身分类器为决策树分类器，利用梯度和颜色多通道特征综合训练决策树分类器，用于实现输入道路图像中人体上半身的快速粗定位
。5.
根据权利要求3所述的一种行人运动趋势的检测方法，其特征在于：所述区域生成参数优化，用于通过选择一组具有代表性的坐标变换参数，在检测到的上半身区域周围生...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘玥，曹振齐，许莹，王瀚鑫，钱明鹏，
申请(专利权)人：安徽信息工程学院，
类型：发明
国别省市：
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