Verstehen Sie die Erkennung menschlichen Verhaltens, ihre Algorithmen und Anwendungen

Die Erkennung menschlichen Verhaltens ist eine wichtige Technologie, die Computer-Vision-Technologie nutzt, um menschliches Verhalten zu analysieren und zu identifizieren. Es wird häufig in den Bereichen Smart Monitoring, Smart Home, Smart Transportation und anderen Bereichen eingesetzt, um den Menschen Komfort und Sicherheit zu bieten.

Zu den Kerntechnologien der menschlichen Verhaltenserkennung gehören Bildverarbeitung, Mustererkennung und maschinelles Lernen. Zunächst werden Bild- oder Videodaten über eine Kamera oder einen anderen Sensor erfasst. Anschließend werden diese Daten vorverarbeitet, einschließlich Rauschunterdrückung, Bildverbesserung, Bildsegmentierung und anderen Vorgängen, um Merkmale besser zu extrahieren. Anschließend wird der Merkmalsextraktionsalgorithmus verwendet, um die Konturen, Bewegungen und andere Informationen des menschlichen Körpers aus dem Bild zu extrahieren und in eine digitale Form umzuwandeln, die der Computer verstehen kann. Abschließend werden diese digitalen Daten durch maschinelle Lernalgorithmen klassifiziert und identifiziert, um eine automatische Erkennung menschlichen Verhaltens zu erreichen.

Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz werden Algorithmen zur Erkennung menschlichen Verhaltens immer ausgereifter und besser. Zu diesen Algorithmen gehören Methoden, die auf Deep Learning, Merkmalsextraktion, Modellen und Hybridmodellen basieren. Durch die Kombination verschiedener Algorithmen können wir die Genauigkeit und Effizienz der Verhaltenserkennung verbessern.

Der Algorithmus zur Erkennung menschlichen Verhaltens ist eine Technologie, die menschliches Verhalten automatisch erkennt, indem sie Bewegungen, Körperhaltungen und andere Merkmale des menschlichen Körpers analysiert. Um die Erkennungsgenauigkeit und -effizienz zu verbessern, können in verschiedenen Anwendungsszenarien unterschiedliche Algorithmen ausgewählt werden. Nachfolgend finden Sie einige gängige Algorithmen zur Erkennung menschlichen Verhaltens.

1. Algorithmus zur Erkennung menschlichen Verhaltens basierend auf Deep Learning

Deep Learning ist derzeit einer der am weitesten verbreiteten Algorithmen zur Erkennung menschlichen Verhaltens. Es verarbeitet und lernt Eingabedaten über mehrschichtige neuronale Netze, um eine automatische Erkennung menschlichen Verhaltens zu erreichen. Unter diesen sind das Convolutional Neural Network (CNN) und das Recurrent Neural Network (RNN) häufig verwendete Deep-Learning-Modelle. Bei der Erkennung menschlichen Verhaltens wird CNN hauptsächlich zum Extrahieren räumlicher Merkmale von Bild- und Videodaten verwendet, während RNN zur Verarbeitung zeitlicher Merkmale von Zeitreihendaten verwendet wird. Diese Merkmale werden durch mehrschichtige neuronale Netze kombiniert und erlernt, um letztendlich eine automatische Erkennung menschlichen Verhaltens zu erreichen.

2. Algorithmus zur Erkennung menschlichen Verhaltens basierend auf der Merkmalsextraktion

Die Merkmalsextraktion ist eine wichtige Technologie bei der Erkennung menschlichen Verhaltens. Es wandelt menschliche Körperkonturen, Gelenkpunkte, Farben und andere Informationen in digitale Formen um, die Computer durch Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion von Bild- und Videodaten verstehen können. Zu den häufig verwendeten Algorithmen zur Merkmalsextraktion gehören das Histogramm orientierter Gradienten (HOG), das lokale binäre Muster (LBP), die Schätzung der menschlichen Körperhaltung usw. Diese Merkmalsextraktionsalgorithmen können die Erkennungsgenauigkeit und -effizienz effektiv verbessern und können in Kombination mit anderen Klassifizierungsalgorithmen verwendet werden.

3. Modellbasierter Algorithmus zur Erkennung menschlichen Verhaltens

Das Modell ist ein weiterer häufig verwendeter Algorithmus zur Erkennung menschlichen Verhaltens. Es klassifiziert und identifiziert Eingabedaten, indem es mathematische Modelle des menschlichen Verhaltens erstellt. Zu den häufig verwendeten Modellen gehören Support Vector Machines (SVM), Hidden-Markov-Modelle (HMM), Entscheidungsbäume usw. Diese Modelle können die Fähigkeit aufbauen, menschliches Verhalten durch Lernen und Training anhand von Trainingsdaten zu verstehen und zu erkennen. Anschließend wird für neue Eingabedaten eine automatische Erkennung menschlichen Verhaltens durch die Klassifizierung und Beurteilung des Modells erreicht.

4. Algorithmus zur Erkennung menschlichen Verhaltens basierend auf einem Hybridmodell

Hybridmodell ist ein Algorithmus, der mehrere Einzelmodelle kombiniert. Bei der Erkennung menschlichen Verhaltens können Hybridmodelle mehrere Klassifizierungsalgorithmen kombinieren, um die Genauigkeit und Robustheit der Erkennung zu verbessern. Sie können beispielsweise Deep-Learning-Modelle und Modellalgorithmen kombinieren, das Deep-Learning-Modell verwenden, um räumliche Merkmale zu extrahieren, und dann die Zeitreihenmerkmale zur Verarbeitung und Klassifizierung an den Modellalgorithmus übergeben. Auf diese Weise können die Vorteile verschiedener Algorithmen voll ausgenutzt werden, um die Wirkung der menschlichen Verhaltenserkennung zu verbessern.

Derzeit wird die Erkennung menschlichen Verhaltens in vielen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Im Bereich der intelligenten Überwachung können durch Verhaltenserkennung von Überwachungsvideos automatische Alarme, Personalverfolgung, Anomalieerkennung und andere Funktionen realisiert werden, wodurch die Intelligenz und Praktikabilität des Überwachungssystems verbessert werden. Im Bereich Smart Homes können durch die Verhaltenserkennung von Familienmitgliedern Funktionen wie intelligente Beleuchtung und intelligente Umgebungssteuerung realisiert werden, die das Zuhause intelligenter und menschlicher machen. Im Bereich des intelligenten Transports können durch Verhaltenserkennung von Fußgängern und Fahrzeugen Funktionen wie intelligente Ampeln und intelligentes Verkehrsmanagement realisiert werden, um die Verkehrseffizienz und -sicherheit zu verbessern.

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