云盯人体姿态及行为识别系统

系统介绍

采用深度学习算法，系统可对行人进行动作跟踪、特征提取，并实时识别发型、年龄、性别、种族、是否戴帽、是否背包、上衣类型与颜色、裤子类型与颜色等外部属性，在检测到行人特征之后，即可实现行人的特征检索，即依靠行人的图片进行临近摄像机里行人的视频检索。

基于骨骼关键点检测的深度神经网络算法，还可自动识别人体18点姿势，如关节，五官等，通过关键点描述人体骨骼信息，以此来判别动作类型。

系统功能

n   人的统计识别分析，主要实现人有关的统计分析，包括人数统计、人群密度、人体活跃度等

n   人的行为异常分析，主要实现入侵检测、异常奔跑、非法尾随、在岗离岗等异常行为分析。

n   人的体态规范化分析，主要对一些指定规范动作或着装要求进行检测，对不符合规范的进行提取和报警。

应用领域

系统可应用于非常多的场景，包括智能交通、轨道交通、智慧商业，智慧养老、安全生产、影视娱乐、旅游景区、视频编码、智能直播等领域。

智能交通

基于人体识别，可以在智能交通中广泛应用，例如可以实现十字路口的行人预警，当在路口斑马线检测到行人时，进行动态提醒，减少交通事故；行人闯红灯抓拍；行人过街通道动态控制；行人上高速公路和城市快速路主路预警；两客一危司机的疲劳驾驶和违规动作识别等。对于即将到来的自动驾驶时代，行人检测也是非常重要的一个功能。

轨道交通

轨道交通的主要功能是传送乘客，因而对行人检测的需求量最大，包括站台和通道的人数统计、人群密度分析、异常奔跑事件、入侵绊线检测、人群聚集检测等。此外还可以用于车厢内自动检测出老人和小孩，提醒让座。

智慧养老

在智慧养老环境，最重要的是要关注老人的安全，因而可以应用本系统实现老人的跌倒检测、老人的活动量分析（进而分析出老人的精神状态及身体变化趋势）等。

智慧课堂

可用于幼儿园、中小学课堂等场景进行每个人的状态分析。

采用基于深度学习的人体姿态动作识别，对视频内的人员进行动作识别，并对每个人员个体的活跃度进行评价，对低于活跃度临界值或高于活跃度临界值的人员进行告警。

旅游景区

旅游景区特别关注每日的游客数量，以及重点区域的游客密集程度，防止踩踏事件发生，通过本系统可以为旅游景区实现出入口人数统计，重点区域人群密度分析以及人群密度异常告警，可以为旅游景区提供可靠的数据和风险提醒。

智慧商业

在智慧商业中，顾客始终是中心，因而可以基于本系统实现顾客客流统计、顾客行走轨迹分析、顾客关注点热力图分析，通过这些优化商品的拜访，辅助选址等，此外可以实现店内服务人员和收银人员的工作状态检测，包括是否长期玩手机、脱岗等。

安全生产

安全生产中佩戴安全帽、穿工作服是规定要求，因而可以通过本系统实现工作人员的安全帽佩戴情况检测，着工作服的检测等。除此之外，也可以实现一些工作人员的异常倒地检测、异常攀爬检测等。

      体育训练

对标准化体育动作进行建模，通过视频方式对运动员实时动作进行比对分析，可实现动作规范指标化。同时，还可以对运动员运动量进行统计分析，科学指导体育训练教学。