CN106096590A - 一种多模式行为跟踪识别系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多模式行为跟踪识别的系统,包括多模式运动目标检测模块、多摄像机目标自动跟踪模块、预处理模块和中央处理模块;所述多模式运动目标检测模块输出端与中央处理模块输入端电性连接,所述多摄像机目标自动跟踪模块与中央处理模块电性连接,所述预处理模块输出端与中央处理模块输入端电性连接,所述中央处理模块分别与存储模块、录像机回放模块、图像处理模块和行为动作检测模块电性连接,所述中央处理模块输出端分别与云台控制器和结果显示模块电性连接,所述云台控制器输出端与云台输入端电性连接。本发明能对多模式行为进行跟踪识别,且结构简单,易于推广使用。
Description
技术领域
本发明涉及行为跟踪识别装置领域,具体地说是一种多模式行为跟踪识别系统及方法。
背景技术
智能多模式行为跟踪识别包括在不同的模式下,根据不同的工作模式、场景模型,从视频序列中选择能够有效描述目标行为特性的视觉信息,按照不同工作模式进行特征描述,然后与已有的行为模型比对、分类这些目标行为序列以实现人体行为识别的目的。随着计算机技术和信息技术的发展,对视频的人体行为分析的需求越来越迫切,如智能监控。因此,研究出一种智能多模式行为跟踪识别系统异常重要。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足,本发明的目的是提供一种多模式行为跟踪识别系统及方法。
为了实现上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种多模式行为跟踪识别的系统,包括多模式运动目标检测模块、多摄像机目标自动跟踪模块、预处理模块和中央处理模块;所述多模式运动目标检测模块输出端与中央处理模块输入端电性连接,所述多摄像机目标自动跟踪模块与中央处理模块电性连接,所述预处理模块输出端与中央处理模块输入端电性连接,所述中央处理模块分别与存储模块、录像机回放模块、图像处理模块和行为动作检测模块电性连接,所述中央处理模块输出端分别与云台控制器和结果显示模块电性输入端连接,所述云台控制器输出端与云台输入端电性连接。
进一步,所述预处理模块分别与物理场景模块和构建行为模型模块电性连接。
进一步,所述行为动作检测模块分别与姿态检测模块和人体连续动作预测模块电性连接。
进一步,所述中央处理模块采用PC机。
进一步,所述中央处理模块分别与录像机回放模块和异常行为识别模块电性连接,所述中央处理模块输出端与报警模块电性连接。
一种多模式行为跟踪识别系统的方法,包括以下步骤:步骤一,人体模型及运动模型识别;步骤二,人体行为进行实时识别;步骤三,人体出现异常动作时进行报警提示。
其中在所述的步骤一中,通过多模式运动目标检测模块、多摄像机目标自动跟踪模块、中央处理模块、行为动作检测模块和图像处理模块,不仅能对人体模型进行识别,且可以识别运动的人体。
在所述的步骤二中,通过云台控制器,可操控云台,使其对人体行为进行实时识别。
在所述的步骤三中,通过设置异常行为识别模块和报警模块,当人体出现异常动作时,报警模块可以对异常行为进行报警及提示。
采用上述技术方案后,本发明和现有技术相比所具有的优点是:
本发明所述的多模式行为跟踪识别的系统,通过多模式运动目标检测模块、多摄像机目标自动跟踪模块、中央处理模块、行为动作检测模块和图像处理模块,不仅能对人体模型进行识别,且可以识别运动的人体,通过云台控制器,可操控云台,使其对人体行为进行实时识别,通过设置异常行为识别模块和报警模块,当人体出现异常动作时,报警模块可以对异常行为进行报警,能对多模式行为进行跟踪识别,且结构简单,易于推广使用。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明:
图1为本发明的结构示意图;
图2为本发明的工艺流程图;
附图标记中:1-多模式运动目标检测;2-多摄像机目标自动跟踪;3-预处理模块;4-物理场景模块;5-构建行为模型模块;6-存储模块;7-录像机回放模块;8-中央处理模块;9-云台控制器;10-云台;11-图像处理模块;12-行为动作检测模块;13-姿态检测模块;14-人体连续动作预测模块;15-结果显示模块;16-报警模块;17-异常行为识别模块。
具体实施方式
以下所述仅为本发明的较佳实施例,并不因此而限定本发明的保护范围。
实施例, 如图1所示,一种多模式行为跟踪识别的系统,包括多模式运动目标检测模块1、多摄像机目标自动跟踪模块2、预处理模块3和中央处理模块8;多模式运动目标检测模块1输出端与中央处理模块8输入端电性连接,多摄像机目标自动跟踪模块2与中央处理模块8电性连接,预处理模块3输出端与中央处理模块8输入端电性连接,中央处理模块8分别与存储模块6、录像机回放模块7、图像处理模块11和行为动作检测模块12电性连接,中央处理模块8输出端分别与云台控制器9和结果显示模块15输入端电性连接,云台控制器9输出端与云台10输入端电性连接,预处理模块3分别与物理场景模块4和构建行为模型模块5电性连接,行为动作检测模块12分别与姿态检测模块13和人体连续动作预测模块14电性连接,中央处理模块8采用PC机,中央处理模块8分别与录像机回放模块7和异常行为识别模块17电性连接,中央处理模块8输出端与报警模块16电性连接。
参见图2,一种多模式行为跟踪识别系统的方法,包括以下步骤:步骤一,人体模型及运动模型识别;步骤二,人体行为进行实时识别;步骤三,人体出现异常动作时进行报警提示。
其中在所述的步骤一中,通过多模式运动目标检测模块1、多摄像机目标自动跟踪模块2、中央处理模块8、行为动作检测模块12和图像处理模块11,不仅能对人体模型进行识别,且可以识别运动的人体。
在所述的步骤二中,通过云台控制器9,可操控云台10,使其对人体行为进行实时识别。
在所述的步骤三中,通过设置异常行为识别模块17和报警模块16,当人体出现异常动作时,报警模块16可以对异常行为进行报警及提示。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进,均应包含在本发明技术方案的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种多模式行为跟踪识别的系统,包括多模式运动目标检测模块(1)、多摄像机目标自动跟踪模块(2)、预处理模块(3)和中央处理模块(8);其特征在于:所述多模式运动目标检测模块(1)输出端与中央处理模块(8)输入端电性连接,所述多摄像机目标自动跟踪模块(2)与中央处理模块(8)电性连接,所述预处理模块(3)输出端与中央处理模块(8)输入端电性连接,所述中央处理模块(8)分别与存储模块(6)、录像机回放模块(7)、图像处理模块(11)和行为动作检测模块(12)电性连接,所述中央处理模块(8)输出端分别与云台控制器(9)和结果显示模块(15)输入端电性连接,所述云台控制器(9)输出端与云台(10)输入端电性连接。
2.一种多模式行为跟踪识别系统的方法,包括以下步骤:步骤一,人体模型及运动模型识别;步骤二,人体行为进行实时识别;步骤三,人体出现异常动作时进行报警提示;其特征在于:
其中在所述的步骤一中,通过多模式运动目标检测模块(1)、多摄像机目标自动跟踪模块(2)、中央处理模块(8)、行为动作检测模块(12)和图像处理模块(11),不仅能对人体模型进行识别,且可以识别运动的人体;
在所述的步骤二中,通过云台控制器(9),可操控云台(10),使其对人体行为进行实时识别;
在所述的步骤三中,通过设置异常行为识别模块(17)和报警模块(16),当人体出现异常动作时,报警模块(16)可以对异常行为进行报警及提示。
3.根据权利要求1所述的一种多模式行为跟踪识别的系统,其特征在于:所述预处理模块(3)分别与物理场景模块(4)和构建行为模型模块(5)电性连接。
4.根据权利要求1所述的一种多模式行为跟踪识别的系统,其特征在于:所述行为动作检测模块(12)分别与姿态检测模块(13)和人体连续动作预测模块(14)电性连接。
5.根据权利要求1所述的一种多模式行为跟踪识别的系统,其特征在于:所述中央处理模块(8)采用PC机。
6.根据权利要求1所述的一种多模式行为跟踪识别的系统,其特征在于:所述中央处理模块(8)分别与录像机回放模块(7)和异常行为识别模块(17)电性连接,所述中央处理模块(8)输出端与报警模块(16)输入端电性连接。
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