一种基于红外图像的人体行为识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于红外图像的人体行为识别装置及方法，包括以下步骤：S1、红外图像的采集：利用单片机对红外传感器进行驱动，将探测到的温度数据形成80*64*n的数字矩阵通过SPI传递给单片机进行储存，其中n为总帧数，然后通过UART通信方式将温度数字矩阵传递给PC端；S2、红外图像的预处理；S3、人体行为数据集的制作：设计并采集“弯腰”、“摔倒”、“平躺”、“站立”、“静坐”、“由站到坐”、“行走”七种行为动作的红外图像；S4、行为识别算法的设计；S5、行为识别算法训练；S6、七种行为动作的识别。本发明专利技术，准确率更高、识别速度更快，便于在计算资源有限的终端部署，满足实际应用需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉和模式识别，具体是一种基于红外图像的人体行为识别装置及方法。

技术介绍

1、人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的核心课题之一，目的在于识别视频或者图像中人的行为动作。对人体行为进行有效且精准地识别是许多智能服务的基础，在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用价值，备受国内外学者的关注。

2、传统人体行为识别的研究大多聚焦于可见光信息。在可见光的视频或图像中人体的轮廓比较清晰，像素点的数据较为丰富，但是基于可见光信息的人体行为识别装置仅能在光线充足，视觉良好的白天动作，在夜间等视觉不良好的情况下就失去了作用。相较而言红外成像系统采集环境中的温度数据进行成像，在视线不良好的夜间也能正常工作，弥补了基于可见光信息的不足。因此本专利技术对人体行为信息的采集聚焦于红外成像系统。另外红外成像系统采集的是空间环境中的温度数据信息，避免了可见光成像系统暴露隐私的缺陷。比如在卫生间和洗浴室这样的潮湿环境中，发生摔倒等危险行为的可能性更大，而红外成像系统不会暴露人体外貌的细节信息，所以红外成像系统对于人体本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，所述S1中在红外图像的转化中利用Python语言中的PIL函数库将txt中的温度数字矩阵转化为红外图像储存；首先读取txt文件生成80*64*n的二维数字矩阵，遍历其行数再除以64得到红外图像的总帧数，之后进行数组切片得到n个80*64的二维数组小矩阵，将温度数据按行归一化到0-255的范围之间，最后使用fromarry函数得到n幅红外灰度图像并且保存。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，所述s1中在红外图像的转化中利用python语言中的pil函数库将txt中的温度数字矩阵转化为红外图像储存；首先读取txt文件生成80*64*n的二维数字矩阵，遍历其行数再除以64得到红外图像的总帧数，之后进行数组切片得到n个80*64的二维数组小矩阵，将温度数据按行归一化到0-255的范围之间，最后使用fromarry函数得到n幅红外灰度图像并且保存。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，所述s2中去噪的方法是遍历图像中的所有像素点，如果该点是噪声点或者属于像素缺失的情况，则将该点的像素值用其周围的八个像素点的平均值代替。

4.根据权利要求1所述的一种基于红外图像的人体行为识别方法，其特征在于，所述s3中每种动作得到754个样本，将其中的62.3％划分为训练集、26.5％划分为验证集、11.1％划分为测试集；采用旋转角度和水平镜像翻转的方法对训练集中的470个样本进行数据增强，使其样本个数扩大三倍，而验证集和测...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢新彪，陈贵允，杨铁流，高兴，陈艺森，陈钰丹，
申请(专利权)人：江苏新安电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：