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申请/专利权人：天津理工大学
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230414A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明涉及一种基于多相机融合的运动轨迹恢复与动作分析方法，主要应用于泳池中的多相机系统，以辅助判断泳客是否溺水。该方法包括以下步骤：S1：多相机通过多线程机制同步捕捉泳池中泳客的图像以供后续处理。S2：首先将捕捉到的图像输入到YOLOv5模型中检测泳客位置，系统将目标的位置信息传递给DeepSORT算法，DeepSORT将根据泳客的外观特征和运动信息，以及之前帧中的跟踪结果，对泳客进行跟踪，从而实现对泳客在泳池中的实时监控与追踪。S3：通过张正友标定法获取各相机之间的内外参后融合多相机采集的数据，通过极线匹配技术确定同一泳客。然后将不同相机视角下运动的同一个人的轨迹拼接到一个全局的视角下，并绘制出该泳客的运动轨迹。S4：通过AlphaPose识别泳客身体的关键点并构建其动作模型。利用LSTM网络分析泳客运动轨迹中的头部和身体的相对位置变化、速度和加速度识别不同的游泳姿势和动作。
主权项：1.一种基于多相机融合的运动轨迹恢复与动作分析方法，其特征在于包括以下步骤：S1：同步数据捕捉，使用多相机系统通过多线程机制同步捕捉泳池中泳客的图像。S2：目标检测与跟踪，应用深度学习模型YOLOv5对捕捉的图像进行泳客位置和姿态识别，并使用DeepSORT算法进行实时目标跟踪。S3：数据融合与轨迹恢复，利用张正友标定法融合多相机数据，并应用极线匹配技术确定同一个人在不同相机视角下的位置。S4：应用AlphaPose模型进行姿态估计，从而分析泳客的游泳姿势，并利用LSTM网络分析泳客运动轨迹中的头部和身体的相对位置变化、速度和加速度，以判断是否存在溺水风险。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 基于多相机融合的运动轨迹恢复与动作分析方法
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