一种基于体感技术的幼儿园智能监控方法

摘要

本发明涉及一种基于体感技术的幼儿园智能监控方法，它包括在幼儿园安装3D体感设备，实时捕捉儿童3D人体骨架图像，提取关键关节特征向量，将特征向量输入到动作分类器中动作进行分类，找出匹配度最高的动作，其中将动作分类通过机器学方法提前训练。本发明通过三维视觉感知技术，能够实现对人体动作姿态和人物运动轨迹的检测、分析和跟踪，动态的实时的捕捉儿童的动作，进而预测出打架、跌倒、越界等危险动作并提前发出告警，以减少幼儿园事故发生。

主权项

一种基于体感技术的幼儿园智能监控方法，其特征在于，包括如下基本步骤：步骤一，体感设备实时输出空间三维测量数据，得到含深度图信息的RGB图像；步骤二，针对每帧RGB图像的深度图信息，同时提取及跟踪1人或多人RGB图像中的人体3D骨架，所述人体3D骨架为人体主要关节点的坐标数据；步骤三，根据人体3D骨架的动作特征向量，进行包括对肢体尺寸、参考零点以及方向的儿童危险动作监控目标的归一化处理；步骤四，筛选主要关节点的坐标数据；步骤五，从筛选后的坐标数据中提取动作特征向量值，并构建动作特征向量序列；步骤六，对动作特征向量序列进行归一化处理，形成当前帧的n维多个人体动作特征向量；步骤七，儿童危险动作识别是将得到的n维多个人体动作特征向量输入动作识别模块，进行动作分类识别；如果识别出儿童危险动作，则进入步骤八，否则继续重复步骤一至六；步骤八，启动视频录制，通过RGB摄像头录制录像；步骤九，生成告警信息，上报至预警模块；步骤十，预警模块在预定场所播放预设的对应不同的人体危险动作的告警声，以警示儿童危险动作的继续发生；步骤十一，通过网络将信息报送至对应管理人员随身的其它智能设备，以便由相关人员采取恰当的措施来阻止儿童危险动作的发生。