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基于骨架识别的城轨车站监控视频乘客行为特征辨识研究
1
作者
管洋
贾利民
+1 位作者
陶思涵
豆飞
《都市快轨交通》
北大核心
2025年第1期106-111,共6页
城市轨道交通领域传统监控分析方法对视频监控图像(如摔倒、晕倒和打斗等异常行为识别)漏识率高、参数调整复杂,且难以高效地应用于现实城轨车站监控场景,针对此问题,采用基于骨架模式识别的人体姿态特征辨识框架,引入基于人体骨架的姿...
城市轨道交通领域传统监控分析方法对视频监控图像(如摔倒、晕倒和打斗等异常行为识别)漏识率高、参数调整复杂,且难以高效地应用于现实城轨车站监控场景,针对此问题,采用基于骨架模式识别的人体姿态特征辨识框架,引入基于人体骨架的姿态估计技术,采用Alpha Pose模型对乘客姿态进行精确估计,并结合时空图卷积网络(spatial temporal graph convolutional networks,ST-GCN)模型的方法,实现对城轨车站监控场景中异常行为的辨识。在COCO数据集和MPII数据集上分别达到了72.3 mAP和82.1 mAP的效果,相比较于Open Pose模型提升高达17%,验证了模型的有效性和实用性。结果表明,本文所提出的方法不仅提高了乘客行为的识别速度,同时具备对复杂场景的适应能力,为城轨安全监控提供一种新的技术方案。
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关键词
轨道交通
骨架识别
模式识别
城轨车站安全
乘客行为特征辨识
ST-GCN
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职称材料
题名
基于骨架识别的城轨车站监控视频乘客行为特征辨识研究
1
作者
管洋
贾利民
陶思涵
豆飞
机构
北京交通大学交通运输学院
北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
北京联合大学
出处
《都市快轨交通》
北大核心
2025年第1期106-111,共6页
基金
北京市自然科学基金-丰台轨道交通前沿研究联合基金资助(L221006)。
文摘
城市轨道交通领域传统监控分析方法对视频监控图像(如摔倒、晕倒和打斗等异常行为识别)漏识率高、参数调整复杂,且难以高效地应用于现实城轨车站监控场景,针对此问题,采用基于骨架模式识别的人体姿态特征辨识框架,引入基于人体骨架的姿态估计技术,采用Alpha Pose模型对乘客姿态进行精确估计,并结合时空图卷积网络(spatial temporal graph convolutional networks,ST-GCN)模型的方法,实现对城轨车站监控场景中异常行为的辨识。在COCO数据集和MPII数据集上分别达到了72.3 mAP和82.1 mAP的效果,相比较于Open Pose模型提升高达17%,验证了模型的有效性和实用性。结果表明,本文所提出的方法不仅提高了乘客行为的识别速度,同时具备对复杂场景的适应能力,为城轨安全监控提供一种新的技术方案。
关键词
轨道交通
骨架识别
模式识别
城轨车站安全
乘客行为特征辨识
ST-GCN
Keywords
rail transit
skeleton recognition
pattern recognition
urban rail station safety
passenger behavior identification
spatial temporal graph convolutional networks(ST-GCN)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于骨架识别的城轨车站监控视频乘客行为特征辨识研究
管洋
贾利民
陶思涵
豆飞
《都市快轨交通》
北大核心
2025
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