行为分析有着广泛的应用前景,如智能视频监控、人机交互、自动识别报警、公共安全等方面,行为分析已成为相关领域的研究热点并有其潜在的经济价值。在人工智能和自动化操控迅速发展的当下,行为分析作为人工智能发展的中流砥柱也成为了国内外研究人员相继探讨的热点,关于人体行为分析的研究方式、模型算法和描述方法都取得了切实有效的发展。根据采用不同识别技术人体行为识别目前主流要分为四大类:基于计算机视觉的行为识别、基于传感器系统的行为识别、基于位置的行为识别和基于人物交互的行为识别。这篇文章主要探讨研究了行为识别技术和应用这2个方面的问题,综述了目前已有的技术情况,在探讨该方向各类技术的发展情况和研究现状的基础上,总结了当前行为分析仍然存在的问题和未来可能的发展前景。 又校?对使用者的日常生活行为做出实时判断，精确分析感知用户生活需求，帮助居民日常生活，提高其生活品质。技术的研究与发展-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机多用户行为识别则用于高密度人群行为的研究分析，主要对高密度人群本身固有的复杂度，对整个群体流、群体行为进行识别，这方面的成果演进对于人群密集的场所本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name，如:火车站、商尝十字交叉路口等地方的人群疏导具有尤为重大的现实意义。另外，异常行为识别主要用于一些特殊的场所，例如监狱、养老院、校园等涉及人身安全较多的场所，可及时启动并有效发挥室内监督功能。图1行为中信息的表达为识别技术2．1基于计算机视觉的行为识别经过多年的研究，国内外学者利用计算机视觉在人体检测领域已经设计构建了多种框架，主要分为基于视频的方法和基于图像的方法。其中，基于视频记录的研究方法，是指利用图像序列或视频中的活动信息来研究人体的检测。这种方法通过对比不同图像像素之间的差别来实现目标提取，优点是运算速率比常规方法至少提高2～3倍，可以在安全系统的视频监控中实时监测人物活动［3］。基于图像特征提取，训练分析得到相应的分类器实现人体检测和目标活动指示。这种方法能够直接提取图像中的特征，并将这些识别特征通过改进的贝叶斯分类器等技术处理后，最终获得预测模型。这种模式不仅能够运用在单帧图像分析中，还可以在图像序列中得到拓展呈现“海量、高维”的特征，同时不受到摄像头的运动、环境变化、目标长时间没有显著变化等特殊复杂情况的影响。利用摄像头监控系统获取用户的行为状态信息，再利用模式识别算法，从视频和图像序列中分析可视目标，其典型的计算过程由4个步骤组成:目标检测、行为追踪、动作识别和技术的研究与发展-电动折弯机数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name