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| 內容簡介： |
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在社会安全领域，人群异常行为成为各类严重群体性安全事故的根本致因。研究和开发人群异常行为识别技术，成为破解人群踩踏难题的重要技术途径。为此，《人群行为识别理论与视觉AI技术研究》从计算机视觉角度，阐述了行人异常行为姿态、人群异常行为、恐慌行为、人群稳定性和计算机视觉技术等方面的发展与研究现状，系统地介绍了国际上人群异常行为视频数据资源；循序渐进地阐述了人体姿态特征识别模型、行人运动学质心模型和动力学质心模型、恐慌行为识别模型、广义异常行为识别方法、异常行为扰动与人群稳定性分析等核心理论；深入浅出地论述了计算机视觉检测技术相关的开发资源、异常行为检测程序设计、人群行为分析工具与软件、其他辅助检测技术和应用案例。文末附各章核心模型和算法的Java、MATLAB、Python等代码。《人群行为识别理论与视觉AI技术研究》为广大读者提供人群异常行为分析和识别理论基础，并为相关计算机视觉开发提供技术借鉴。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 11.1 理论背景 11.2 国内外理论研究与技术发展现状 31.3 章节布局 12第2章 人群异常行为数据集 142.1 CUHK Avenue异常行为数据集 142.2 UCSD异常行为数据集 142.3 ShanghaiTech Campus异常行为数据集 152.4 UCF异常行为数据集 162.5 UMN异常行为数据集 162.6 PETS2009异常行为数据集 172.7 本章小结 18第3章 基于视频的人体姿态特征识别 193.1 智能视频监控原理 193.2 行人目标识别方法 213.3 姿态特征提取方法 253.4 本章小结 34第4章 基于人体姿态子节段的运动学与动力学质心模型 354.1 概述 354.2 运动学质心模型 354.3 动力学质心模型 404.4 正常行走的步态解析 454.5 异常行为识别模型 514.6 本章小结 53第5章 恐慌行为识别模型 545.1 恐慌行为运动学特征 545.2 恐慌行为动力学特征 565.3 恐慌行为音频特征 635.4 恐慌行为语义特征 715.5 恐慌行为面部表情特征 755.6 恐慌行为多维特征识别模型 775.7 本章小结 79第6章 广义异常行为识别方法 816.1 广义异常行为定义 816.2 评价指标和常用识别方法 816.3 本章小结 91第7章 异常行为扰动与人群稳定性分析 927.1 人群稳定性研究框架 927.2 人群异常行为扰动模型 937.3 人群内部扰动的稳定性分析 997.4 实验与结果分析 1117.5 本章小结 114第8章 计算机视觉检测开发资源 1158.1 OpenCV 1158.2 OpenPose 1188.3 AlphaPose 1198.4 MediaPipe 1208.5 OpenMMLab 1218.6 Python 1238.7 本章小结 124第9章 异常行为计算机视觉检测程序设计 1259.1 跌倒行为检测程序 1259.2 掉头行为检测程序 1269.3 加速奔跑检测程序 1289.4 跳跃行为检测程序 1299.5 骑行行为检测程序 1319.6 逆行行为检测程序 1319.7 人群拥挤检测程序 1339.8 本章小结 135第10章 人群行为分析工具与软件 13610.1 PeTrack 13610.2 Pathfinder 13610.3 海康威视智能行为分析服务器 13910.4 百度PP-Human 13910.5 CrowdVision 14110.6 商汤智能人群分析系统与产品 14210.7 科达大模型一体机 14210.8 科达视频智能分析一体机 14310.9 本章小结 144第11章 其他辅助检测技术 14511.1 穿戴式惯性传感器与人员定位 14511.2 智能手机APP加速度检测技术 14611.3 UWB室内精确定位技术 15111.4 柔性压力传感器及其应用 15411.5 本章小结 155第12章 应用案例 15712.1 办公楼行人异常行为识别 15712.2 行人跌倒行为实验与分析 15812.3 虹桥火车站候车厅异常行为扰动与稳定性分析 16612.4 虹桥机场旅客出口异常行为扰动与稳定性分析 16912.5 本章小结 172第13章 总结与展望 17313.1 总结 17313.2 展望 175参考文献 177附录A 人体关键点识别接口调用程序 189附录B 人体动力学质心模型核心程序 196附录C 行人常见异常行为识别核心程序 201
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