【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常行为识别领域，尤其涉及一种车站乘客跌倒行为识别方法。
技术介绍
1、随着城市轨道交通和公共交通网络的快速发展，车站区域人员流动密集且环境较为复杂，乘客在候车、上下车或快速行走过程中因突发滑倒、绊倒等意外跌倒行为时有发生，不仅给乘客自身安全带来严重威胁，也可能导致站台拥堵、救援滞后等次生风险。目前，大多数跌倒行为检测系统仅基于人体姿态或运动轨迹的垂直高度变化进行监测，即通过判断头顶或骨骼关键点在短时间内的高度跌落幅度来识别摔倒行为，而忽略了乘客与所携带物体(如背包、行李等)之间的动态耦合影响；这类方法在遇到遮挡、多人体干扰或行李晃动时易出现误报和漏报，难以满足车站安全管理对实时性、准确性和鲁棒性的严格要求。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术提供一种融合人-物主从二元信息的车站乘客跌倒行为识别方法，该方法首先利用车站监控设备对乘客进行高帧率连续视频采集，并结合场景理解算法将长视频按“跌倒”与“正常行走”两类场景自动切分，构建用于训练与评估的标注数据集；随后，分别...
【技术保护点】
1.一种融合人-物主从二元信息的车站乘客跌倒行为识别方法,其特征在于所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人体关键骨骼点识别，及其垂直方向变化量和与平面夹角变化量计算，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的目标检测与物体姿态估计相结合的方式，识别物体关键骨骼点以及垂直方向变化量，以及其拓扑结构变化量计算，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的通过量子纠缠理论引入冯·诺依曼熵来判断乘客跌倒行为，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种融合人-物主从二元信息的车站乘客跌倒行为识别方法,其特征在于所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人体关键骨骼点识别，及其垂直方向变化量和与平面夹角变化量计算，其特征在于：
3.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹锋，辛莅祚，朱梦瑶，
申请(专利权)人：浙江省轨道交通运营管理集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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