用演算法語言描述行人跌倒識別系統

『壹』 行人檢測技術的定義

行人檢測是採用安裝在車輛前方的視覺感測器採集前方場景的圖像信息，通過一系列復雜的演算法分析處理這些圖像信息，實現對行人的識別

『貳』 基於行人軌跡預測的無人駕駛汽車主動避撞的演算法是什麼

1、針對傳統軌跡預測演算法無法深度挖掘行人步行意圖信息，無法提前預測行人軌跡，導致無人駕駛汽車主動避碰演算法、道路行人圖像信息和位置信息存在缺陷的問題通過車載感測器獲取道路行人的行為特徵，基於卷積神經網路識別道路行人的行為特徵，分析其步行意圖。使用卡爾曼濾波演算法得到狀態估計的預測值，結合行人主觀意圖進行修正，輸出符合行人主觀意圖的預測軌跡。通過行人車輛交叉口的特徵，建立不同行人軌跡類別的估計安全距離模型，並基於道路對行人軌跡進行預測，結果表明當行人行為特徵發生變化時，基於行為特徵的行人軌跡預測演算法分析可以提前預測行人軌跡變化，有效保證道路行人的安全。

4、該演算法基於對行人軌跡位置點的連續預測，結合行人步行意圖，預測動態系統的最優狀態，得到符合行人主觀意圖的最優軌跡，提供實時有效的行人行人主動避碰演算法的軌跡信息。 分析人車混合環境下的交通事故風險，根據人車交叉點建立估計的安全距離模型。測試結果表明，所提出的行人主動避碰演算法能夠有效保證道路行人的安全，能夠保證制動減速過程的平穩性和交通流的平穩性。

『叄』 老人跌倒監測系統真的有效嗎

目前市面上的跌倒監測設備有各種各樣的，常見的有紅外、攝像頭和毫米波，紅外准確度稍差，攝像頭侵犯隱私，而毫米波則解決了兩者的問題，在准確度和隱私保護上都有很大的提升，這是目前技術的方向，還是很有效的。

跌倒監測模擬場景，自動報警

『肆』 步態識別的軟體演算法

根據醫學和心理學等學科的研究表明：人可以感知步態，並可以通過步態進行人的身份認證。尤其自「911事件」以來，使得遠距離的身份識別研究備受關注。而與其他生物特徵識別相比，步態識別的突出特點主要是能遠距離識別。因此，步態識別的研究，己越來越引起國內外學者的關注。目前，己研究出的步態識別的軟體演算法有如下幾種：
對於每個步態序列而言，一種改進的背景減除技術被使用來提取人的空間輪廓。這些輪廓的邊緣，被逆時針方向展開為一系列相對於質心的距離模板。這些模板特徵通過使用主元統計分析方法來訓練，從而得出步態形狀的變化模式在特徵空間中的軌跡表達。識別時，採用了時空相關匹配方法和基於歸一化歐氏距離的最近鄰規則，並引入了相應於個人的體形等生理特徵的融合，以用於必要的步態分類校驗。
該演算法來源於「從行走運動的時空模式中可學習人體的外觀模型」的觀點。對於每個序列而言，背景減除過程用來提取行人的運動輪廓，這些輪廓隨時間的姿態變化在二維空間中被對應描述為一個序列的復數配置(Complex Configuration)。利用Procrustes形狀分析方法，從該序列配置中獲取主輪廓模型作為人體的靜態外觀特徵。實驗結果表明，該演算法獲得了令人鼓舞的識別性能。
該演算法來源於「人體行走運動很大程度上依賴於輪廓隨著時間的形狀變化」的直觀想法。對於每個序列而言，背景減除與輪廓相關方法用於檢測和跟蹤行人的運動輪廓，這些時變的二維輪廓形狀被轉換為對應的一維距離信號，同時通過特徵空間變換來提取低維步態特徵。基於時空相關或歸一化歐氏距離度量，以及標準的模式分類技術用於最終的識別。實驗結果表明，該演算法不僅獲得了令人滿意的識別性能，而且擁有相對較低的計算代價。
該演算法來源於「行走運動的關節角度變化包含著豐富的個體識別信息」的思想。首先，結合人體模型、運動模型和運動約束等先驗知識，利用Condensation演算法進行行人的跟蹤。然後，從跟蹤結果中獲取人體主要關節的角度變化軌跡。這些軌跡經過結構和時間歸一化後，作為動態特徵而用於身份識別。
這是一種基於新的特徵提取方法的自動步態識別演算法，該演算法僅從腿部的運動進行身份識別。對於每個序列，用一種基於圖像色度偏差的背景減除演算法來檢測運動對象。在經過後處理的二值圖像序列中，利用邊界跟蹤演算法獲取對象邊界，在對象邊界圖像上，局部應用Hough變換檢測大腿和小腿的直線，從而得到大腿和小腿的傾斜角。用最小二乘法將一個周期內的傾斜角序列，擬合成5階多項式，把Fourier級數展開後得到的相位與振幅的乘積，定義為低維步態特徵向量。在小樣本的資料庫上用Fisher線性分類器驗證所研究演算法的性能，正確分類率為79.17%，在步態資料庫不很理想的情況下也獲得了較好的識別率。
基於廣義多尺度分析理論，針對不同的應用圖像或信號庫，得到最優小波分解, 並在人體步態識別中與二維小波矩結合進行應用。在三維物體的表示方面, 作為三維物體的一種無冗餘的描述和識別方法，提出了三維小波矩理論。與現存的方法相比，它不但具有平移、縮放和旋轉不變性，在徑向上還增加了多尺度分析的特性。可以根據不同的需要，提供多層次的特徵描述子，同時引進球面調和函數加速演算法和小波的Mallat演算法後，使小波矩的計算得到了雙重加速。有人計劃搭建實用的三維物體檢索平台，將進一步完善該演算法。
此外，有人在基於人體生物特徵不僅包含靜態外觀信息，也包含行走運動的動態信息的思想，提出了一種判決級上融合人體靜態和動態特徵的身份識別方法。利用此方法在不同融合規則下的實驗結果表明，融合後的識別性能均優於使用任何單一模態下的識別性能。

『伍』 人行道監測識別系統的優勢是什麼

人行道堵塞監測系統的優勢是什麼？
1.告警精確度高
智能視頻分析系統內置智能演算法，能排除氣候與環境因素的干擾，有效彌補人工監控的不足，減少視頻監控系統整體的誤報率和漏報率。
2.實時識別報警
基於智能視頻分析和深度學習神經網路技術，對小區道路外的消防通道進行實時檢測，當檢測到車輛佔用消防通道時，及時預警，報警信息可顯示在監控客戶端界面，也可將報警信息推送到移動端。
3.全天候運行 穩定可靠
智能視頻監控系統可對監控畫面進行7×24不間斷的分析，大大提高了視頻資源的利用率，減少人工監控的工作強度。
4.告警存儲功能
對小區道路外的消防通道進行實時檢測，當檢測到車輛佔用消防通道時，及時預警，並將報警信息存儲到伺服器資料庫中，包括時間、地點、快照、視頻等。

『陸』 老人摔倒監測報警系統真的有效嗎

目前市面上的跌倒監測設備有各種各樣的，常見的有紅外、攝像頭和毫米波，紅外准確度稍差，攝像頭侵犯隱私，而毫米波則解決了兩者的問題，在准確度和隱私保護上都有很大的提升，這是目前技術的方向。

跌倒監測模擬場景，自動報警

『柒』 摔倒檢測識別系統組成及其工作原理是什麼

目前市面上的跌倒監測設備有各種各樣的，常見的有紅外、攝像頭和毫米波，紅外准確度稍差，攝像頭侵犯隱私，而毫米波則解決了兩者的問題，在准確度和隱私保護上都有很大的提升，這是目前技術的方向。

跌倒監測模擬場景，自動報警

更多跌倒檢測工作原理可以參看我們的視頻：

Vayyar Care 射頻成像工作原理

『捌』 行人識別預警系統組成及其工作原理是什麼

行人識別預警系統自動對高速路進行實時監測，無需人工干預，一旦檢測到行人進入時，便會立即觸發告警，並將告警消息發送到管理人員的手機上，提醒其及時處理。同時將報警截圖和視頻保存到資料庫形成報表，可根據時間段對報警記錄和報警截圖、視頻進行查詢點播，方便進行事後軌跡回溯，快速查找責任人。

『玖』 行人重識別這個方向怎麼樣

行人重識別這個方向較為不錯的，未來發展上限高。

行人重識別（Person re-identification）也稱行人再識別，是利用計算機視覺技術判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術。廣泛被認為是一個圖像檢索的子問題。給定一個監控行人圖像，檢索跨設備下的該行人圖像。旨在彌補固定的攝像頭的視覺局限，並可與行人檢測/行人跟蹤技術相結合，可廣泛應用於智能視頻監控、智能安保等領域。

由於不同攝像設備之間的差異，同時行人兼具剛性和柔性的特性 ，外觀易受穿著、尺度、遮擋、姿態和視角等影響，使得行人重識別成為計算機視覺領域中一個既具有研究價值同時又極具挑戰性的熱門課題。

行人重識別的研究起始於二十世紀九十年代中期。研究者們借鑒、引入了一些圖像處理、模式識別領域的成熟方法，側重研究了行人的可用特徵、簡單分類演算法。自2014 年以來，行人重識別技術的訓練庫趨於大規模化，廣泛採用深度學習框架。隨著高校、研究所以及一些廠商的研究持續深入，行人重識別技術得到了飛速的發展。

海外主要的行人重識別系統的研究機構有悉尼科技大學（UTS）、倫敦瑪麗女王大學（QMUL）等；中國大陸及港澳台的主要有清華大學、北京大學、復旦大學、香港中文大學、西安交通大學、中國科學技術大學、中山大學，中科院自動化所等。