目标检测、人体姿态估计算法叠加的监控视频分析方法.docx

目标检测、人体姿态估计算法叠加的监控视频分析方法
随着监控技术的不断发展，监控视频数据的应用越来越广泛，其中包括目标检测和人体姿态估计等领域也在不断地得到应用。这篇论文将探讨利用目标检测、人体姿态估计算法叠加的监控视频分析方法。
一、目标检测算法
目标检测是计算机视觉领域的一个热门研究方向，其主要任务是在图像或者视频中找到指定物体，并标记出其所在位置和边界框。在监控视频分析中，目标检测算法可以用来监测区域内的可疑人员或者异常事件。
目标检测算法常见的分类方法包括传统的基于特征的方法和深度学习方法。在基于特征的方法中，常使用的算法包括Haar-like特征和HOG特征等。而在深度学习方法中，以区域卷积神经网络（RCNN）、YOLO、SSD为代表的算法已经成为目标检测领域的主流。
不同的算法有不同的优劣势。传统的算法计算速度较快，但是其准确率不尽人意，而深度学习方法准确率得到了很大的提高，但对硬件要求高，计算速度较慢。监控视频分析中需要结合应用场景来选择适合的算法。
二、人体姿态估计算法
在监控视频分析中，人体姿态估计算法可以用来检测异常姿态和行为，更准确的把握监控区域中人员的行为。
人体姿态估计算法可以分为基于3D模型和基于2D图像的方法。在基于2D图像的方法中最常用的算法是采用CNN网络进行人体姿态估计。与目标检测算法类似，以Hourglass为代表的深度学习算法已经成为人体姿态估计领域的主流。
三、目标检测与人体姿态估计叠加的方法
目标检测和人体姿态估计可以相互结合，实现更加准确的监控视频分析。可以通过以下几个方面实现：
1.目标检测与人体姿态估计叠加，实现行为识别
用人类的结构和活动来区分正常的人体姿态和异常的人体姿态，结合目标检测和行为分析算法，便可以更加准确地进行行为识别。
2.监控目标检测实现异常事件检测
以行人行为为例，当画面中某一行人表现出异常姿态时，其描绘的位置和动作会与正常行人有所偏差，可以通过目标检测代替区域的检测以及异常姿态的判断，同时也可以利用人体姿态估计的方法更加准确地检测出异常事件。
3.人体姿态检测实现可疑或者异常物体检测
在人群中，可能存在一些明显不合理的物体，如包等。监控视频中，可以首先使用目标检测算法对场景中可能存在的可疑物体进行检测，再使用人体姿态检测算法对其中的感兴趣区域进行进一步的观测和分析，以筛选出真正重要的目标。
四、应用案例
监控视频分析在实际生活中的应用也非常广泛。目标检测和人体姿态估计双重结合可以实现更加精准的监控处理。
一种监控视频处理方案是对各楼层的监控视频进行采集，并利用双重结合的方法进行分析处理，实现对多个楼层的不同区域进行实时识别和监测。通过远程控制中心对各区域的监测状态进行分析，可以及时发现可能存在的异常情况并进行有效处理。
综上所述，目标检测和人体姿态估计相互结合，可以实现更加准确的监控视频分析。其应用场景非常广泛，可以在安防、智慧城市等领域中发挥重要作用。随着技术的不断发展，监控视频分析将会得到更加广泛的应用和发展。