CN203276305U - 一种基于云视觉的智能步态识别装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种基于云视觉的智能步态识别装置，其包括：高速摄像机、图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端，所述的高速摄像机依次与图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端连接。通过步态识别器利用步态能量图进行筛选，有效地提高了公共场所人员管理的效率，同时降低了管理工作的强度，增加了识别成功率。

Description

一种基于云视觉的智能步态识别装置

技术领域

    本实用新型涉及一种身份识别装置，具体是一种依据人的步态进行身份识别的装置。

背景技术

随着数字图像处理技术结合计算机的发展，其在智能监控系统中也得到了广泛的应用。智能监控系统自动分析监控场景中发生的事件,而且能够对发生事件及时报警，这样不但提高了监控的效率,节约了大量成本,而且给社会带来了巨大的经济效益。其中基于图像处理的运动人体的视觉分析和跟踪是其中一个重要的研究方向，比如在智能视频监控、机场异常事件检测等领域。高新技术的引入为社会安全、金融安全、国家公共安全方面的保障做出了巨大的贡献，节约人力的同时，安全系数也是稳定提高。

近年来，为了防止恐怖分子的袭击，政府越来越重视对个人身份的识别。很多生物识别技术随之产生，生物识别技术是指基于生理或行为特征的自动识别个体的一种方法，例如通过分析个人的面部特征、指纹、掌纹和虹膜、步态等来实现对个人身份的确认和识别。基于生物特征的个体识别具有很多优点，在大多数情况下，这些特征是不可能伪造、分享和忘记的。人类都有一些独特的特征来区别于其他人，步态就是特征中的一个。步态是指一个人走路的方式，是一个复杂的时空生物特征，它可以用于识别。

步态识别相对于其他生物识别技术如指纹、虹膜和人脸有一个主要的优点就是能够实现远距离的识别。而且，人类的步态是独一无二的，每个人的步态都不一样，伪造步态是很难的。步态识别一般包括以下几个步骤：目标检测、侧影图及特征提取、特征选择及分类。

步态识别方法主要有基于模型的方法和基于非模型的方法。基于模型的方法通过建模来得到身体的一系列静态和动态参数，如手臂及大腿摆动的角度、幅度等，然后通过分析这些参数来实现对步态的识别。然而，如何实现步态识别在智能监控系统中的应用，其实施还存在一些技术障碍，特别是步态识别是一个动态过程，存在较多地误判情况，必须进行筛选，然而现有技术还没有解决这一问题。

实用新型内容

    本实用新型所要解决的技术问题是提供一种识别成功率高，识别速度加快的基于云视觉的智能步态识别装置。  

本实用新型所述的一种基于云视觉的智能步态识别装置，其包括：高速摄像机、图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端，所述的高速摄像机依次与图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端连接。

所述计算机系统客户端通过移动网络连接移动设备客户端。

所述计算机系统客户端还连接报警器。

本实用新型通过步态识别器利用步态能量图进行筛选，有效地提高了公共场所人员管理的效率，同时降低了管理工作的强度，增加了识别成功率。

附图说明

图1是本实用新型的结构示意图。

具体实施方式

如图1所示，本实用新型的基于云视觉的智能步态识别装置，其包括：高速摄像机、图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端，其中的高速摄像机1，所述的高速摄像机与图像识别系统2连接，所述的图像识别系统与步态识别3连接，所述的人员步态识别与存储器4连接，所述的存储器与计算机5连接，计算机与报警器6连接，同时将信息发送到移动设备客户端7。

根据治安监控人员的视觉跟踪习惯的调研，公安用户并不要求一次性的定位到敏感区域。首先在一定的时间段内，用户通过观察视频，在录像中圈定了一些目标同时随着视频画面的变化，图像中圈定的内容和范围逐渐减少。最后将圈定几个的敏感人体运动上。同时计算机画面模拟了这些人体的轮廓与行为，最后，系统将定位在被认为需要预警的一个具体人体上。同时，出现声音和图像报警、最后用户将干预该过程。具体的说。包括以下几个步骤：

1）静态图像中的人体定位

高速摄像机实时拍摄视频，将视频流传输给图像识别系统，图像识别系统按照设定的频率在视频流中抽取单帧图像，并从该单帧图像中通过差分技术预识别出多个敏感人体；这个步骤可以较快的完成，但其识别结果是较为粗略的，存在较多地误判情况。通过下面几个步骤的反馈，误判将被逐渐剔除。

2）人体步态行为识别和错误筛选

步态识别器对单帧图像进行抽帧，在每个敏感人体完整的步态周期内形成一个步态能量图；通过与存储器中预存对象的步态能量图进行比对，筛选出步骤1）中被错误定位的敏感人体。对单帧图像进行抽帧以便减少运算时间。在记录人体步态行为的同时可以进一步筛选出第一步中错误的人体定位，这个过程也是渐进形式的。步态能量图(GEI)是一个步态周期内的平均侧影图。是一个完整步态周期内时间归一化的累积能量图。每一个像素的亮度值反映的是在一个周期内身体在该像素点出现的频率即能量。通过步态能量图进行步态的分类，从而进行有效数据的分析。

3）行为理解

对筛选出的敏感人体的行为进行分析，发现其中的治安敏感特征，同时丢弃步骤2）中与用户需要无关的行为记录；

4）重复上述三个步骤，直至发现具体对象，同时在计算机系统客户端显示并发出报警信号。

人体步态行为不断调整抽取的帧进行人体检测。同时不断剔除误判、行为跟踪阶段不断跟踪人体步态行为的结果进行行为跟踪。剔除不敏感的或者错误的人体步态行为。直到在几个具体的人体上时，再进行预警，提示用户干预。

    本实用新型具体应用途径很多，以上所述仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理的前提下，还可以作出若干改进，这些改进也应视为本实用新型的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于云视觉的智能步态识别装置，其特征在于包括：高速摄像机、图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端，所述的高速摄像机依次与图像识别系统、步态识别器、存储器、计算机系统客户端连接。

2.根据权利要求1所述的基于云视觉的智能步态识别装置，其特征在于，所述计算机系统客户端通过移动网络连接移动设备客户端。

3.根据权利要求1或2所述的基于云视觉的智能步态识别装置，其特征在于，所述计算机系统客户端还连接报警器。

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