人群行為識(shí)別理論與視覺(jué)AI技術(shù)研究

定　價(jià)：￥162.00

作　者：	趙榮泳等
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030794468	出版時(shí)間：	2025-03-01	包裝：	精裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　在社會(huì)安全領(lǐng)域，人群異常行為成為各類(lèi)嚴(yán)重群體性安全事故的根本致因。研究和開(kāi)發(fā)人群異常行為識(shí)別技術(shù)，成為破解人群踩踏難題的重要技術(shù)途徑。為此，《人群行為識(shí)別理論與視覺(jué)AI技術(shù)研究》從計(jì)算機(jī)視覺(jué)角度，闡述了行人異常行為姿態(tài)、人群異常行為、恐慌行為、人群穩(wěn)定性和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)等方面的發(fā)展與研究現(xiàn)狀，系統(tǒng)地介紹了國(guó)際上人群異常行為視頻數(shù)據(jù)資源；循序漸進(jìn)地闡述了人體姿態(tài)特征識(shí)別模型、行人運(yùn)動(dòng)學(xué)質(zhì)心模型和動(dòng)力學(xué)質(zhì)心模型、恐慌行為識(shí)別模型、廣義異常行為識(shí)別方法、異常行為擾動(dòng)與人群穩(wěn)定性分析等核心理論；深入淺出地論述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)相關(guān)的開(kāi)發(fā)資源、異常行為檢測(cè)程序設(shè)計(jì)、人群行為分析工具與軟件、其他輔助檢測(cè)技術(shù)和應(yīng)用案例。文末附各章核心模型和算法的Java、MATLAB、Python等代碼。《人群行為識(shí)別理論與視覺(jué)AI技術(shù)研究》為廣大讀者提供人群異常行為分析和識(shí)別理論基礎(chǔ)，并為相關(guān)計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)提供技術(shù)借鑒。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

目錄
第1章緒論 1
1.1 理論背景 1
1.2 國(guó)內(nèi)外理論研究與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 3
1.3 章節(jié)布局 12
第2章人群異常行為數(shù)據(jù)集 14
2.1 CUHK Avenue異常行為數(shù)據(jù)集 14
2.2 UCSD異常行為數(shù)據(jù)集 14
2.3 ShanghaiTech Campus異常行為數(shù)據(jù)集 15
2.4 UCF異常行為數(shù)據(jù)集 16
2.5 UMN異常行為數(shù)據(jù)集 16
2.6 PETS2009異常行為數(shù)據(jù)集 17
2.7 本章小結(jié) 18
第3章基于視頻的人體姿態(tài)特征識(shí)別 19
3.1 智能視頻監(jiān)控原理 19
3.2 行人目標(biāo)識(shí)別方法 21
3.3 姿態(tài)特征提取方法 25
3.4 本章小結(jié) 34
第4章基于人體姿態(tài)子節(jié)段的運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)質(zhì)心模型 35
4.1 概述 35
4.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)質(zhì)心模型 35
4.3 動(dòng)力學(xué)質(zhì)心模型 40
4.4 正常行走的步態(tài)解析 45
4.5 異常行為識(shí)別模型 51
4.6 本章小結(jié) 53
第5章恐慌行為識(shí)別模型 54
5.1 恐慌行為運(yùn)動(dòng)學(xué)特征 54
5.2 恐慌行為動(dòng)力學(xué)特征 56
5.3 恐慌行為音頻特征 63
5.4 恐慌行為語(yǔ)義特征 71
5.5 恐慌行為面部表情特征 75
5.6 恐慌行為多維特征識(shí)別模型 77
5.7 本章小結(jié) 79
第6章廣義異常行為識(shí)別方法 81
6.1 廣義異常行為定義 81
6.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)和常用識(shí)別方法 81
6.3 本章小結(jié) 91
第7章異常行為擾動(dòng)與人群穩(wěn)定性分析 92
7.1 人群穩(wěn)定性研究框架 92
7.2 人群異常行為擾動(dòng)模型 93
7.3 人群內(nèi)部擾動(dòng)的穩(wěn)定性分析 99
7.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 111
7.5 本章小結(jié) 114
第8章計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)開(kāi)發(fā)資源 115
8.1 OpenCV 115
8.2 OpenPose 118
8.3 AlphaPose 119
8.4 MediaPipe 120
8.5 OpenMMLab 121
8.6 Python 123
8.7 本章小結(jié) 124
第9章異常行為計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)程序設(shè)計(jì) 125
9.1 跌倒行為檢測(cè)程序 125
9.2 掉頭行為檢測(cè)程序 126
9.3 加速奔跑檢測(cè)程序 128
9.4 跳躍行為檢測(cè)程序 129
9.5 騎行行為檢測(cè)程序 131
9.6 逆行行為檢測(cè)程序 131
9.7 人群擁擠檢測(cè)程序 133
9.8 本章小結(jié) 135
第10章人群行為分析工具與軟件 136
10.1 PeTrack 136
10.2 Pathfinder 136
10.3 ?？低曋悄苄袨榉治龇?wù)器 139
10.4 百度PP-Human 139
10.5 CrowdVision 141
10.6 商湯智能人群分析系統(tǒng)與產(chǎn)品 142
10.7 科達(dá)大模型一體機(jī) 142
10.8 科達(dá)視頻智能分析一體機(jī) 143
10.9 本章小結(jié) 144
第11章其他輔助檢測(cè)技術(shù) 145
11.1 穿戴式慣性傳感器與人員定位 145
11.2 智能手機(jī)APP加速度檢測(cè)技術(shù) 146
11.3 UWB室內(nèi)精確定位技術(shù) 151
11.4 柔性壓力傳感器及其應(yīng)用 154
11.5 本章小結(jié) 155
第12章應(yīng)用案例 157
12.1 辦公樓行人異常行為識(shí)別 157
12.2 行人跌倒行為實(shí)驗(yàn)與分析 158
12.3 虹橋火車(chē)站候車(chē)廳異常行為擾動(dòng)與穩(wěn)定性分析 166
12.4 虹橋機(jī)場(chǎng)旅客出口異常行為擾動(dòng)與穩(wěn)定性分析 169
12.5 本章小結(jié) 172
第13章總結(jié)與展望 173
13.1 總結(jié) 173
13.2 展望 175
參考文獻(xiàn) 177
附錄A 人體關(guān)鍵點(diǎn)識(shí)別接口調(diào)用程序 189
附錄B 人體動(dòng)力學(xué)質(zhì)心模型核心程序 196
附錄C 行人常見(jiàn)異常行為識(shí)別核心程序 201