为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流...为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流膨胀3D卷积模块增强时空特征提取能力,聚合乘客骨架的全局特征;然后将其输入改进后的时空图卷积网络中提取乘客骨架信息,通过MS-TCN模块扩大接受域以增强时间特征的提取,联合人体关键点注意力模块(Key Point Attention Module,KPAM)提升网络对相似动作的关键骨架的关注度;最后通过Softmax对异常动作进行分类。采集扶梯运行现场视频制作数据集,试验结果表明,本文算法对乘客异常行为的识别精度达到96.1%,可应用于扶梯现场的视频监控系统,提高安全管理信息化水平。展开更多
文摘为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流膨胀3D卷积模块增强时空特征提取能力,聚合乘客骨架的全局特征;然后将其输入改进后的时空图卷积网络中提取乘客骨架信息,通过MS-TCN模块扩大接受域以增强时间特征的提取,联合人体关键点注意力模块(Key Point Attention Module,KPAM)提升网络对相似动作的关键骨架的关注度;最后通过Softmax对异常动作进行分类。采集扶梯运行现场视频制作数据集,试验结果表明,本文算法对乘客异常行为的识别精度达到96.1%,可应用于扶梯现场的视频监控系统,提高安全管理信息化水平。
