【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及行為軌跡識別方法，具體為一種基于視頻的行為軌跡識別方法。
技術介紹
1、基于視頻的行為軌跡識別方法通過攝像頭等視頻采集設備獲取視頻數(shù)據(jù)，然后運用圖像處理、計算機視覺、人工智能等技術對視頻中的目標進行識別、跟蹤和分析，從而獲取其行為軌跡。該系統(tǒng)在安防監(jiān)控、城市管理、交通管理等領域具有廣泛的應用價值。
2、現(xiàn)有技術中，存在一種基于視頻監(jiān)控的酒駕車輛軌跡識別方法，包括視頻采集模塊、數(shù)字圖像預處理模塊、車輛行駛特征檢測模塊、酒駕車輛識別模塊、車牌識別模塊以及報送交警人工檢測模塊，各模塊依次連接；其中，數(shù)字圖像預處理模塊包括車道線識別模塊、汽車識別模塊和圖像預處理模塊；車輛行駛特征檢測模塊包括汽車追蹤模塊、轉(zhuǎn)向燈識別模塊、角度檢測模塊和壓線檢測模塊。本專利技術通過擴大酒駕檢測的范圍，提高交警的酒駕檢測工作效率，使得酒駕司機不再抱有僥幸心理，進而減少因酒駕引起的交通事故的發(fā)生。
3、然而現(xiàn)有的視頻的行為軌跡識別方法中單點瓶頸處理數(shù)據(jù)，導致數(shù)據(jù)處理的速度和效率大大降低，因此需要一種基于視頻的行為軌跡識別方法。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術提供了一種基于視頻的行為軌跡識別方法，以解決
技術介紹
中的問題。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于視頻的行為軌跡識別方法，包括視頻行為軌跡識別方法，所述視頻行為軌跡識別方法中包括有視頻采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、目標檢測與跟蹤模塊、特征提取模塊、軌跡生成模塊、行為識別模塊以及結(jié)果展示與應用模塊
3、進一步的，所述預處理模塊負責對原始視頻數(shù)據(jù)進行初步處理，包括去噪、歸一化、格式轉(zhuǎn)換。
4、進一步的，所述多尺度分析模塊對視頻數(shù)據(jù)在不同尺度上進行分析。
5、進一步的，所述邊緣計算模塊可以將部分計算任務放在數(shù)據(jù)采集的邊緣設備上進行處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨蠛脱舆t。
6、進一步的，所述分布式計算模塊分布式計算模塊分布式計算模塊通過將計算任務分配到多個計算節(jié)點上并行處理，能夠顯著提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，分布式計算還可以避免單點瓶頸，大大縮短對于大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集的處理時間。
7、進一步的，所述數(shù)據(jù)存儲模塊負責將預處理后的數(shù)據(jù)高效地存儲起來，以便后續(xù)模塊進行進一步分析和處理。
8、進一步的，所述目標檢測與跟蹤模塊分為目標檢測與目標跟蹤，目標檢測：使用深度學習模型或其他算法檢測視頻中的目標對象；目標跟蹤：使用跟蹤算法對檢測到的目標進行跟蹤，生成軌跡信息，從而實現(xiàn)定位并跟蹤視頻中的目標對象。
9、進一步的，所述視頻采集模塊、數(shù)據(jù)預處理模塊、特征提取模塊、行為識別模塊以及結(jié)果展示與應用模塊的作用：視頻采集模塊：使用攝像頭或現(xiàn)有視頻文件作為輸入源，確保視頻的質(zhì)量和分辨率滿足后續(xù)處理的需求，如果需要，可以設置采集頻率和時間段，獲取視頻數(shù)據(jù)；特征提取模塊：使用深度學習網(wǎng)絡提取圖像特征，使用時間序列分析方法提取運動特征，結(jié)合特征提取方法，以獲得更全面的特征信息，從目標對象中提取有助于行為識別的特征；行為識別模塊：利用機器學習或深度學習模型對提取的特征進行分析，識別目標的行為模式，可以識別出特定的行為軌跡；結(jié)果展示與應用模塊：將識別出的行為軌跡結(jié)果以可視化的方式展示給用戶，或在視頻上標注目標軌跡和行為標簽，提供應用接口，將識別結(jié)果集成到其他系統(tǒng)中，如安防系統(tǒng)、智能監(jiān)控系統(tǒng)等，實現(xiàn)自動化響應和決策支持。
10、與現(xiàn)有技術相比，本專利技術提供了一種基于視頻的行為軌跡識別方法，具備以下有益效果：
11、1、該基于視頻的行為軌跡識別方法，通過設置分布式計算以及邊緣計算，通過將計算任務分配到多個計算節(jié)點上并行處理，顯著提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，避免單點瓶頸，大大縮短對大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集的處理時間；將部分計算任務放在數(shù)據(jù)采集的邊緣設備上處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨蠛脱舆t，提高了系統(tǒng)的實時性和響應速度；能夠高效、準確地識別和跟蹤視頻中的目標對象行為軌跡。
12、2、該基于視頻的行為軌跡識別方法，通過設置軌跡生成模塊，能夠精確計算并生成運動軌跡，確保執(zhí)行過程中的位置、速度、加速度參數(shù)符合預定要求，從而提高任務執(zhí)行的精確度；通過算法優(yōu)化，軌跡生成模塊能夠找到最短或最優(yōu)路徑，減少不必要的運動，提高任務執(zhí)行效率。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術保護點】
1.一種基于視頻的行為軌跡識別方法，包括視頻行為軌跡識別方法(1)，其特征在于：所述視頻行為軌跡識別方法(1)中包括有視頻采集模塊(2)、數(shù)據(jù)預處理模塊(3)、目標檢測與跟蹤模塊(4)、特征提取模塊(5)、軌跡生成模塊(8)、行為識別模塊(6)以及結(jié)果展示與應用模塊(7)；所述數(shù)據(jù)預處理模塊(3)中包括預處理模塊(302)、多尺度分析(303)、分布式計算(304)、邊緣計算(305)以及數(shù)據(jù)存儲(301)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述預處理模塊(302)負責對原始視頻數(shù)據(jù)進行初步處理，包括去噪、歸一化、格式轉(zhuǎn)換。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述多尺度分析(303)模塊對視頻數(shù)據(jù)在不同尺度上進行分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述邊緣計算(305)模塊可以將部分計算任務放在數(shù)據(jù)采集的邊緣設備上進行處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨蠛脱舆t。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)存儲(301)模塊負責將預處理后的數(shù)據(jù)高效地存儲起來，以便后續(xù)模塊進行進一步分析和處理。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述目標檢測與跟蹤模塊(4)分為目標檢測與目標跟蹤，目標檢測：使用深度學習模型或其他算法檢測視頻中的目標對象；目標跟蹤：使用跟蹤算法對檢測到的目標進行跟蹤，生成軌跡信息，從而實現(xiàn)定位并跟蹤視頻中的目標對象。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述視頻采集模塊(2)、數(shù)據(jù)預處理模塊(3)、特征提取模塊(5)、行為識別模塊(6)以及結(jié)果展示與應用模塊(7)的作用：視頻采集模塊(2)：使用攝像頭或現(xiàn)有視頻文件作為輸入源，確保視頻的質(zhì)量和分辨率滿足后續(xù)處理的需求，如果需要，可以設置采集頻率和時間段，獲取視頻數(shù)據(jù)；特征提取模塊(5)：使用深度學習網(wǎng)絡提取圖像特征，使用時間序列分析方法提取運動特征，結(jié)合特征提取方法，以獲得更全面的特征信息，從目標對象中提取有助于行為識別的特征；行為識別模塊(6)：利用機器學習或深度學習模型對提取的特征進行分析，識別目標的行為模式，可以識別出特定的行為軌跡；結(jié)果展示與應用模塊(7)：將識別出的行為軌跡結(jié)果以可視化的方式展示給用戶，或在視頻上標注目標軌跡和行為標簽，提供應用接口，將識別結(jié)果集成到其他系統(tǒng)中，如安防系統(tǒng)、智能監(jiān)控系統(tǒng)等，實現(xiàn)自動化響應和決策支持。
...【技術特征摘要】
1.一種基于視頻的行為軌跡識別方法，包括視頻行為軌跡識別方法(1)，其特征在于：所述視頻行為軌跡識別方法(1)中包括有視頻采集模塊(2)、數(shù)據(jù)預處理模塊(3)、目標檢測與跟蹤模塊(4)、特征提取模塊(5)、軌跡生成模塊(8)、行為識別模塊(6)以及結(jié)果展示與應用模塊(7)；所述數(shù)據(jù)預處理模塊(3)中包括預處理模塊(302)、多尺度分析(303)、分布式計算(304)、邊緣計算(305)以及數(shù)據(jù)存儲(301)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述預處理模塊(302)負責對原始視頻數(shù)據(jù)進行初步處理，包括去噪、歸一化、格式轉(zhuǎn)換。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述多尺度分析(303)模塊對視頻數(shù)據(jù)在不同尺度上進行分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述邊緣計算(305)模塊可以將部分計算任務放在數(shù)據(jù)采集的邊緣設備上進行處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨蠛脱舆t。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視頻的行為軌跡識別方法，其特征在于：所述分布式計算(304)模塊分布式計算(304)模塊分布式計算(304)模塊通過將計算任務分配到多個計算節(jié)點上并行處理，能夠顯著提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，分布式計算(304)還可以避免單點瓶頸，大大縮短對于大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集的處理時間。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：曾高發(fā)，楊宗慶，李梅，賴宜亮，肖蕾，陳榮賞，謝小竹，
申請(專利權(quán))人：廈門市執(zhí)象智能科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。