[发明专利]运动人体异常行为自动识别方法在审
| 申请号： | 201910218972.0 | 申请日： | 2019-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN110309698A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 李敏;宋曰聪 | 申请（专利权）人： | 绵阳师范学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06T7/277;G06T7/13;G06F17/16 |
| 代理公司： | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人： | 陈千;何悦 |
| 地址： | 621000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了运动人体异常行为自动识别方法，包括样本图像采集与预处理；以运动人体肩关节、肘关节、腕关节、膝关节的位移为状态变量；基于Kalman预测设计正常运动人体形态观测器；设计运动人体形态观测器观测增益；设定运动人体异常行为判定阈值；利用另一组运动人体样本Ⅱ对所设计运动人体形态观测器进行检验。本发明的有益效果是，通过采集人的动作建立数据库，判断下一步动作，提前预判有没有异常行为的趋势，如果有可以提前施加干预控制。通过对数据的图像增强、图像滤波去噪、图像形态学分示意析、图像边缘检测过程增加识别的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 运动人体 异常行为 人体形态 观测器 设计运动 自动识别 预处理 采集 图像边缘检测 建立数据库 膝关节 图像滤波 图像形态 图像增强 样本图像 正常运动 状态变量 肩关节 鲁棒性 腕关节 肘关节 去噪 预判 判定 样本 观测 施加 干预 检验 | ||
【主权项】：
1.运动人体异常行为自动识别方法，其特征在于，包括：S1、样本图像采集与预处理；S2、以运动人体肩关节、肘关节、腕关节、膝关节的位移为状态变量(x(t))，确定运动人体形态状态空间模型为：![]()
式中，A、B、C、D分别为该系统的系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵及传递矩阵；S3、基于Kalman预测设计正常运动人体形态观测器；S4、设计运动人体形态观测器观测增益L(t)；S5、设定运动人体异常行为判定阈值；S6、利用另一组运动人体样本Ⅱ对所设计运动人体形态观测器进行检验，如果所设计运动人体形态观测器对运动人体样本Ⅱ的识别结果正确，则表明所设计运动人体形态观测器是合格的，可投入应用；如果识别结果错误，则返S4进行运动人体形态观测器观测增益的重新设计。
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