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基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别
基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别
摘要：
随着手扶电梯的广泛应用，保障乘客安全成为重要问题。本研究基于人体骨架序列数据，提出了一种手扶电梯乘客异常行为识别方法。首先，通过深度学习技术获取人体骨架序列数据。然后，使用特征提取方法提取骨架序列中的关键信息。最后，通过分类器识别出手扶电梯乘客的异常行为。实验结果表明，我们的方法可以准确地识别手扶电梯乘客的异常行为。
关键词：手扶电梯，异常行为识别，骨架序列，特征提取，分类器
1.引言
手扶电梯作为一种方便快捷的交通工具，被广泛应用于商场、超市等公共场所。然而，由于人为因素和机械故障等原因，手扶电梯上的安全问题时有发生。为了保障乘客的安全，识别手扶电梯乘客异常行为变得至关重要。
2.相关工作
目前，关于手扶电梯乘客异常行为识别的研究尚属初步阶段。一些研究使用视觉传感器监测乘客的行为，但这种方法受到光照和视野限制的影响。近年来，采用深度学习技术获取人体骨架序列数据的方法逐渐成为研究热点。
3.数据集与预处理
我们使用开源数据集，其中包含了手扶电梯乘客的骨架序列数据。在预处理阶段，我们对数据进行了处理，包括降采样、噪声过滤等操作，以保证数据的质量。
4.特征提取方法
为了提取骨架序列中的关键信息，我们采用了一种基于时间序列分析的特征提取方法。首先，将骨架序列表示为时间序列数据。然后，通过计算各个关键点的速度、加速度等信息，提取出与异常行为相关的特征。
5.异常行为识别
在异常行为识别阶段，我们使用了一种支持向量机分类器。通过训练数据集，我们得到了分类器的模型参数。然后，将测试数据集输入分类器，根据分类器输出的标签来判断乘客的行为是否异常。
6.实验结果与分析
为了评估我们的方法的性能，我们进行了一系列实验。实验结果表明，我们的方法在手扶电梯乘客异常行为识别方面具有较高的准确率和召回率。
7.讨论与展望
尽管我们的方法取得了一定的成果，但仍然存在一些问题。例如，骨架序列数据的采集需要依赖专门的设备，导致成本较高。未来，我们将探索更有效的骨架序列数据采集方法，并进一步改进异常行为识别算法。
8.结论
本研究提出了一种基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别方法。实验结果表明，我们的方法可以准确地识别手扶电梯乘客的异常行为，为保障乘客的安全提供了一种有效的手段。
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