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山东建筑大学信电学院课程设计说明书

基于视频的人体姿态检测

一、设计目的和要求

1。根据已知要求分析视频监控中行人站立和躺卧姿态检测的处理流程，确定视频

监中行人的检测设计的方法，画出流程图，编写实现程序,并进行调试，录制实验视频，

验证检测方法的有效性，完成系统软件设计。

2。基本教学要求：每人一台计算机,计算安装 matlab、visio 等软件.

二、设计原理

2。1 图像分割中运动的运用（运动目标检测）

首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化

和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动

带来的影响，在 HSV 色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标。

噪声的影响,会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域 ,

也可能是运动目标内的部分区域被漏检.另外,背景的扰动,如树枝、树叶的轻微摇动，

会使这部分也被误判断为运动目标，为了消除这些影响,首先对上一步的检测结果用形

态学的方法进行处理，在找出经过形态学处理的后的连通域，计算每个连通域中的面积，

对于面积小于一定值的区域,将其抛弃，不看做是前景运动目标.

2.2 bwlabel 函数

用法：L = bwlabel（BW,n）

[L，num］ = bwlabel（BW,n），这里 num 返回的就是 BW 中连通区域的个数。

返回一个和 BW 大小相同的 L 矩阵，包含了标记了 BW 中每个连通区域的类别标签，

这些标签的值为 1、2、num（连通区域的个数）.n 的值为 4 或 8,表示是按 4 连通寻找

区域，还是 8 连通寻找,默认为 8.

四连通或八连通是图像处理里的基本感念:8 连通，是说一个像素，如果和其他像素

在上、下、左、右、左上角、左下角、右上角或右下角连接着，则认为他们是联通的;4

连通是指,如果像素的位置在其他像素相邻的上、下、左或右,则认为他们是连接着的，

连通的,在左上角、左下角、右上角或右下角连接,则不认为他们连通。

2。3 regionprops 统计被标记的区域的面积分布,显示区域总数

函数 regionprops 语法规则为:STATS = regionprops（L，properties）

该函数用来测量标注矩阵 L 中每一个标注区域的一系列属性。L 中不同的正整数元

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素对应不同的区域，例如：L 中等于整数 1 的元素对应区域 1；L 中等于整数 2 的元素

对应区域 2；以此类推。返回值 STATS 是一个长度为 max(L（：)）的结构数组，结构

数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。

Properties 可以是由逗号分割的字符串列表、包含字符串的单元数组、单个字符

串’all'或者’basic'.如果 properties 等于字符串'all’，则表 4。1 中的度量数据都

将被计算；如果 properties 等于字符串’basic’，则属性：’Area’,'Centroid'和’

BoundingBox'将被计算.

’Area’—- 图像各个区域中像素总个数'BoundingBox’ -- 包含相应区域的最

小矩形

’Orientation' 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与 x 轴的交角（度)

三、设计内容

3。1 理论依据

3.1.1 应用背景与意义

随着监控系统到位,以帮助人们甚至完成监控任务.可以减少人力和财力的投入，由

于就业监视人员进行.另外，如果长时间不运动图像信息记录，保存几下，就失去了意

义和视频监控系统的存储资源浪费存储空间。因此，传统的监视系统浪费了大量的人力,

并有可能引起报警，性能差的实时监控的泄漏。监控等实时行为分析系统来识别人体，

不仅可以替代监控人员的工作的一部分 ,提高监测系统的自动化水平 ,同时也提高监视

存储的效率，还有一个广泛的应用,并在视频监视系统的潜在经济价值之前。由于人的

行为具有自由的伟大程度，因为身体宽松长裙不同程度和它的外貌和从图像捕获设备位

置不同距离的表现风格将是一个很大的分歧，这是人的行为分析，找出了一定的难度。

但是,人类行为的实时分析，智能监控系统，以确定关键技术及其广阔的前景药，安全

性，虚拟现实,军事和潜在的经济价值,国内外研究机构和学者越来越多的关注，并在许

多全球领先的刊物和会议专题讨论。美国和欧洲都进行了一些相关的研究项目。

3.1.2 运动分割算法

首先利用统计的方法得到背景模型，并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化

和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理，消除噪声和背景扰动

带来的影响，在 HSV 色度空间下检测阴影，得到准确的运动目标.

本次采用了基于累积差分和数学形态学处理的运动区域提取算法。在时域窗口内，

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首先对图象进行降级处理得到灰度带图象，对灰度带差分图象累积并进行数学形态学处

理得到运动目标的轨迹模版,将轨迹模版与当前帧差分图象与运算得到当前帧运动目标

象素，最后进行多级数学形态学处理得到当前帧运动区域。实验结果表明，该算法不仅

能够对静止背景序列运动区域有较好的分割结果，而且在没有进行全局运动补偿的情况

下，对部分运动背景序列也能成功的提取出运动区域。

3。1。3 研究人体姿态的特征描述

’BoundingBox’ —- 包含相应区域的最小矩形

'Orientation’ 与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与 x 轴的交角（度）

3.2 方案设计

根据设计要求确定视频监控中行人分割和人体姿态识别的方法 ,选择确定运动目标

检测、行人人体姿态特征信息提取实现方法。画出流程图见附录 2 并对各部分功能进行

说明。

（1)判断是否为人体

在目标提取之前，首先要对输入的图片进行检测。本文通过连通域的面积来检测判

断目标是否为人体。

(2）人体目标提取

如果是人体导入背景图片与背景图片做差 ,再通过背景差阈值分割法进行提取。

（4）行为识别

在解决了以上的问题之后 ,接下来就是要选择一种合适的算法来进行人体姿态识别 ,

这也是本文研究的重点和难点。本文采用人体目标的连通区域的长宽比例和方向角的方

法来对人体行为进行识别。

3。3 程序设计

根据设计要求确定视频中行人检测和人体姿态特征信息提取方法，进行程序设计，

编写实现程序，使用 matlab 等软件。

3。3。1 图像分割中运动的运用（运动目标检测)

运动目标检测首先利用统计的方法得到背景模型 ,并实时地对背景模型进行更新以

适应光线变化和场景本身的变化，用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪

声和背景扰动带来的影响，在 HSV 色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。

该段程序读取了视频从 100 帧到 400 帧的图像。先对导入视频采用近似中值滤波背

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