暴力行為犯罪一直是執(zhí)法機關打擊的重點,目前執(zhí)法機關致力于使用視頻監(jiān)控系統(tǒng)對暴力行為進行遠程監(jiān)控。傳統(tǒng)監(jiān)控方式存在監(jiān)控攝像頭安裝位置固定、監(jiān)控區(qū)域難以達到全覆蓋、監(jiān)控人員長時間觀看監(jiān)控畫面容易產生疲勞等問題�？紤]到無人機監(jiān)控視野廣,計算機視覺技術進行視頻監(jiān)視具有更加智能的特點,以及人體姿態(tài)信息具有特征明確簡單、不易受外觀因素影響的優(yōu)勢,本文研究了基于姿態(tài)估計的航拍場景暴力行為監(jiān)測。首先,搭建公共區(qū)域暴力行為監(jiān)測無人機系統(tǒng)。監(jiān)測無人機系統(tǒng)包含監(jiān)測無人機平臺和地面監(jiān)控中心。監(jiān)測無人機平臺選用四旋翼機體作為飛行平臺,使用Pixhawk實現無人機的飛行控制,采用嵌入式處理器Jetson TX2和相機組成機載視覺系統(tǒng)。此外,根據監(jiān)測需求完成監(jiān)測方案和軟件的設計。其次,針對嵌入式處理平臺,設計一種輕量化多人姿態(tài)估計方法,實現航拍場景下多人姿態(tài)的快速獲取。采用關節(jié)親和域PAFs（Part Affinity Fields）實現關節(jié)點的快速匹配;運用深度可分離卷積實現卷積分解減少模型計算量;同時通過TensorRT自動優(yōu)化網絡子網,并進行參數量化,提高算法的實時性和實用性。再次,設計了一種基于雙分支分類網... 

【文章來源】：西南科技大學四川省

【文章頁數】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 人體姿態(tài)估計算法研究現狀
        1.2.2 人體行為識別算法研究現狀
        1.2.3 暴力行為識別算法研究現狀
    1.3 本文主要研究內容
    1.4 論文章節(jié)安排
2 航拍場景暴力行為監(jiān)測系統(tǒng)搭建與軟件設計
    2.1 航拍場景暴力行為監(jiān)測平臺構建
        2.1.1 系統(tǒng)方案設計
        2.1.2 飛行控制模塊
        2.1.3 機載視覺系統(tǒng)
        2.1.4 地面監(jiān)控中心
    2.2 航拍暴力行為監(jiān)測方案
        2.2.1 無人機監(jiān)測策略
        2.2.2 變焦距成像模型
    2.3 航拍場景暴力行為監(jiān)測軟件設計
        2.3.1 系統(tǒng)軟件設計
        2.3.2 飛行控制軟件
        2.3.3 圖像處理軟件
    2.4 本章小結
3 面向嵌入式平臺的實時人體姿態(tài)估計
    3.1 引言
    3.2 單人姿態(tài)估計網絡CPM
    3.3 基于關節(jié)親和域的2D多人姿態(tài)估計網絡
        3.3.1 網絡結構
        3.3.2 關節(jié)熱度圖
        3.3.3 關節(jié)親和域
        3.3.4 關節(jié)點匹配
    3.4 輕量化多人姿態(tài)估計網絡
        3.4.1 人體姿態(tài)估計網絡
        3.4.2 特征提取網絡
        3.4.3 深度可分離卷積
        3.4.4 TensorRT加速推理
    3.5 實驗分析
        3.5.1 多場景下人體姿態(tài)估計
        3.5.2 人體姿態(tài)估計算法實時性測試
    3.6 本章小結
4 航拍視頻暴力行為識別算法研究
    4.1 引言
    4.2 視頻暴力行為監(jiān)測流程
    4.3 基于人體姿態(tài)的暴力行為關鍵幀檢測
        4.3.1 人體區(qū)域裁剪
        4.3.2 特征圖
        4.3.3 雙分支卷積網絡
        4.3.4 損失函數
    4.4 基于人體骨架的暴力行為分類識別
        4.4.1 網絡結構
        4.4.2 骨架時序-空間信息表達矩陣
        4.4.3 圖模型理論
        4.4.4 時空圖卷積網絡
    4.5 實驗分析
        4.5.1 暴力行為數據構建
        4.5.2 暴力行為快速定位測試
        4.5.3 時序暴力行為分類識別
    4.6 本章小結
5 航拍場景暴力行為監(jiān)測實驗
    5.1 巡航測試
    5.2 暴力行為判斷準則
    5.3 航拍場景暴力行為監(jiān)測實現
        5.3.1 航拍場景人體姿態(tài)估計
        5.3.2 機載暴力行為快速定位
        5.3.3 暴力行為監(jiān)測系統(tǒng)測試
    5.4 本章小結
結論
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習的人體姿態(tài)估計方法綜述[J]. 鄧益儂,羅健欣,金鳳林.  計算機工程與應用. 2019(19)
[2]Deep Learning Based 2D Human Pose Estimation:A Survey[J]. Qi Dang,Jianqin Yin,Bin Wang,Wenqing Zheng.  Tsinghua Science and Technology. 2019(06)
[3]視頻行為識別綜述[J]. 羅會蘭,王嬋娟,盧飛.  通信學報. 2018(06)
[4]無人機系統(tǒng)及發(fā)展趨勢綜述[J]. 祁圣君,井立,王亞龍.  飛航導彈. 2018(04)
[5]基于3D-CNN的暴力行為檢測[J]. 周智,朱明,Yahya Khan.  計算機系統(tǒng)應用. 2017(12)
[6]基于角點動能模型的電梯轎廂內異常行為檢測[J]. 靳海燕,熊慶宇,石欣,石為人.  計算機應用研究. 2012(02)

博士論文
[1]基于深度學習的暴力檢測及人臉識別方法研究[D]. 丁春輝.中國科學技術大學 2017

碩士論文
[1]面向智能視頻監(jiān)控的目標檢測和行為識別技術研究[D]. 廖煊龍.電子科技大學 2019
[2]監(jiān)控視頻中異常事件檢測的方法研究[D]. 孫嘉玉.電子科技大學 2019
[3]基于視覺無人機動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)人流量檢測方法研究[D]. 賈其臣.長春工業(yè)大學 2017
[4]監(jiān)控視頻異常行為檢測算法研究[D]. 李強.中國科學技術大學 2017



本文編號：3186658