基于视频分析的电梯轿厢内异常行为检测研究.pptx
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基于视频分析的电梯轿厢内异常行为检测研究.pptx
汇报人:CONTENTS添加章节标题研究背景和意义电梯安全的重要性异常行为检测的必要性研究目的和意义相关研究综述视频分析技术的研究现状异常行为检测算法的研究现状相关研究的局限性和不足研究内容和方法研究内容概述研究方法和技术路线数据采集和处理方法实验设计和实施过程实验结果和讨论实验结果展示和分析结果与相关研究的比较和分析结果的讨论和解释本研究的贡献和价值结论和展望研究结论总结研究成果的应用和推广价值对未来研究的建议和展望汇报人:
基于视频分析的电梯轿厢内异常行为检测研究的任务书.docx
基于视频分析的电梯轿厢内异常行为检测研究的任务书任务书一、选题背景随着社会的发展和人口的增加,高层建筑的兴建和使用越来越频繁。电梯作为垂直交通工具,已经成为人们生活中不可缺少的部分。但是,电梯的使用过程中也存在一些安全隐患,如乘客在电梯内发生突发情况等,这些情况可能会导致意外事故的发生。因此,如何提高电梯使用过程中的安全性,一直是电梯行业面临的挑战之一。近些年,随着计算机视觉技术的不断发展和进步,电梯轿厢内异常行为检测也得到了广泛关注。通过对电梯轿厢内的视频进行分析,可以识别出一些异常行为,如摔倒、攀爬、
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测.docx
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测一、引言随着城市化进程的不断加速,人口密集度的不断提高,现代化的社会生活方式的推进,综合楼宇已成为人们居住、工作、娱乐、购物等多种需求的集中体现,而电梯作为一种现代化的交通工具,也是综合楼宇中必不可少的设施之一。然而过于频繁的电梯使用与繁杂的人流交织,也带来了电梯轿厢内异常行为检测等安全问题。因此,基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测,成为了现代楼宇安全领域中备受关注的研究方向。二、现有问题及其挑战在电梯轿厢内,一些异常行为常常会引起安全问题。例如,打架、拉扯、推搡
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为的检测方法.pdf
本发明公开了一种基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为的检测方法,通过结合帧间差分法的ViBe算法获取运动目标的外部轮廓,在外部轮廓的基础上获得轿厢内乘客身体的高宽比信息;通过YOLOv3神经网络对轿厢内的人体头部数量和位置进行检测。根据YOLOv3神经网络检测到的人头数量,将轿厢内的异常行为检测分单人,两人及以上两种情景。在单人情景下,利用乘客人体轮廓的高宽比的变化和乘客人头的垂直移动距离,实现摔倒行为的检测。在两人及以上情景中,结合帧间差分法的ViBe算法获得的目标轮廓的基础上,利用金字塔LK光流算法计算
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测的开题报告.docx
基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测的开题报告一、选题背景随着城市化进程的不断加快,高层建筑和电梯的数量也不断增加。电梯作为现代社会必不可少的交通工具,其在人们的日常出行和生活中扮演着重要的角色。但在电梯轿厢内,由于空间相对狭小、人员密集,一旦发生异常事件,如人员拥挤、摔倒等,往往会导致严重的后果。因此,开发一种能够检测电梯轿厢内异常行为的系统,意义重大。本文基于计算机视觉技术,致力于开发一种电梯轿厢内异常行为检测系统。二、研究目的本研究的主要目的是开发一种基于计算机视觉的电梯轿厢内异常行为检测系统,以