中国安全生产科学技术2021，Vol.17Issue(12) ：162-168.DOI:10.11731/j.issn.1673-193x.2021.12.026

基于Kinect的地铁乘客不安全行为识别方法与实验

Kinect-based recognition method and experiments on unsafe behavior of subway passengers

卢颖 吕希凡 郭良杰 仇乐 路越茗
中国安全生产科学技术2021，Vol.17Issue(12) ：162-168.DOI:10.11731/j.issn.1673-193x.2021.12.026
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基于Kinect的地铁乘客不安全行为识别方法与实验

Kinect-based recognition method and experiments on unsafe behavior of subway passengers

卢颖 1吕希凡 1郭良杰 2仇乐 1路越茗1
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作者信息

  • 1. 武汉科技大学 资源与环境学院,湖北 武汉430081
  • 2. 中国地质大学(武汉) 工程学院,湖北 武汉430074
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摘要

为解决地铁视频监控技术对乘客不安全行为只记录不识别且较少考虑识别精确度的问题,提出1种基于Kinect传感器的高效识别方法.以Pelvis为向量起点和动作活动高频关节为终点构建识别特征向量;运用余弦定理获得标准动作与测试动作关节的最大角度差序列;以最大角度差为动作特征量建立相似度计算模型,运用动态时间规整算法(DTW)将初始结果转换为动作相似度.以相连关节法为对照组开展对比实验,结果表明:前者在抽烟、挥拳、挥手呼救等行为识别的准确度分别为91.7％,86.9％,89.2％,平均比对照组高4％以上,显著提高了地铁乘客不安全行为的识别率,可为地铁智能安全管控提供理论与技术依据.

关键词

不安全行为识别/特征矢量/关节角度/动态时间规整算法(DTW)/地铁乘客

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基金项目

国家自然科学基金(51874213)

湖北省自然科学基金青年项目(2018CFB186)

湖北省应急管理厅安全生产专项(KJZX201907011)

出版年

2021
中国安全生产科学技术
中国安全生产科学研究院

中国安全生产科学技术

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.119
ISSN：1673-193X
被引量3
参考文献量12
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