目标行为跟踪分析在流水线工厂的应用

李东璐 四川大学计算机学院

1 引言

随着科技的发展和人民生活水平的不断提高，智能化产品已经大量融入人们的工作生活。当今的许多工厂拥有一系列生产线，大量的工人在自己的负责区完成重复性工作，如何保证工人效率和产品合格率是工厂最关注的问题。雇佣监工会浪费财力和人力，并且不能够保证客观公正；工人们的工作成果是否符合要求只能通过最终产品检验得知，效率低下。基于上述社会问题，目标行为跟踪分析对流水线工厂的意义十分深远。

2 人体行为分析技术

人体行为分析的流程大致可以分为3个步骤：检测出视频中的运动人体，再进行运动特征提取建立模型，最后通过分类器进行行为描述和识别得到结果。

2.1 运动特征提取

运动特征的提取简单来说就是从视频或者一组图像序列中提取出是计算机可以理解的信息，便于之后的数据分析。运动特征包括常用特征量和复杂背景量，其中常用特征量通过复杂度（人体边界像素数与人体总像素数之比）、长宽比（人体最小外接矩形的长宽比）和紧凑度（人体像素和外接矩形内像素的比值）因素确定。首先可通过背景减图和目标跟踪算法识别出运动的人体，进行特征提取时，需要保证特征具有易于提取、较小的冗余、特征之间较强的独立性、不同类别对象的特征值区别大的特点。复杂背景量是考虑到在背景比较复杂并且在变化的情况下人体可能与之有较大的相似性，从而对特征提取的结果干扰较大。……