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基于GCN图卷积的人体行为识别代码分享——以摔倒行为为例

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简介：
本项目提供基于图卷积网络（GCN）的人体行为识别代码，特别聚焦于摔倒行为检测。通过有效利用人体关节信息构建图结构，提升了模型在复杂场景下的识别精度和鲁棒性。 本项目利用GCN图卷积算法实现对人体摔倒行为的识别，采用Python 3.6.5与Pytorch进行训练。

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  • 基于GCN图卷积的人体行为识别代码分享——以摔倒行为为例
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    本项目提供基于图卷积网络（GCN）的人体行为识别代码，特别聚焦于摔倒行为检测。通过有效利用人体关节信息构建图结构，提升了模型在复杂场景下的识别精度和鲁棒性。 本项目利用GCN图卷积算法实现对人体摔倒行为的识别，采用Python 3.6.5与Pytorch进行训练。
     
  • ST-GCN行为识别的图卷积修改模型文件
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    本文件介绍了一种基于ST-GCN的行为识别改进模型，通过优化图卷积操作提升算法性能，适用于视频中人体动作分析与分类。 ST-GCN官方代码模型下载后存在错误。在GitHub上找到了一个经过修改的版本，并且测试结果显示该版本可以正常使用，其结果与论文中的基本一致。
     
  • 人体行为识别-MATLAB代码.zip
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    本资源包含用于人体行为识别的MATLAB代码及示例数据集。适用于研究和开发基于机器学习的行为分析系统，涵盖动作分类、姿态估计等内容。 MATLAB人体行为识别系统可以识别动作姿态，并判断行为是否异常。该系统支持导入视频或图片，并配有图形用户界面（GUI）。使用此工具需要具备一定的编程基础。
     
  • 基于MATLAB的人体行为识别.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB进行人体行为识别的研究框架，包含代码、数据集和实验分析，适用于学术研究与学习。 基于MATLAB的人体行为识别技术可以用于检测各种人体动作，例如行走、站立、蹲坐以及伸展手臂等。此外，该技术还可以应用于独居老人的异常行为监测系统中，并能够有效进行摔倒事件的自动检测与预警。
     
  • 基于3D卷积神经网络的OpenCV人类行为识别
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    本研究利用3D卷积神经网络在OpenCV平台上实现高效的人类行为识别，旨在提升视频分析中的行为理解能力。 3D卷积神经网络相较于2D卷积神经网络能够更好地利用视频中的时间序列信息，在行为识别等领域应用广泛。它将时间维度视为第三维进行处理。在实际应用中，人类行为识别可以用于安防监控（例如检测打架、偷窃等异常行为），培训新人以确保工作流程正确执行（如鸡蛋灌饼制作程序：和面、擀面团、打鸡蛋、摊饼等动作的规范性），以及判断食品服务人员是否按规定洗手。此外，3D卷积神经网络还可以自动对视频数据进行分类。在复杂的生活环境中，行为识别需要处理背景杂乱、遮挡等问题。
     
  • 人体行为姿态识别 MATLAB代码.zip
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    本资源包提供一系列用于在MATLAB环境中进行人体行为和姿态识别的代码。通过图像处理与机器学习算法，实现对人体动作的有效分析。适合于研究及开发使用。 MATLAB 人体行为姿态识别能够检测不同的人体姿势，如行走、卧躺、站立等，并对这些行为进行预警或运动监测。
     
  • 人体行为异常识别-MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的人体行为异常检测算法代码，适用于视频监控、安全防范等领域。通过分析人体动作模式，有效识别异常行为，保障公共安全。 本段落设计了一款专为老年人群体使用的人体行为异常监控系统，在摄像头固定的情况下，该系统能够自动检测人体运动轨迹，并与预先设定的行为库进行匹配以判断是否出现异常行为。在数字图像预处理阶段采用了图像二值化、腐蚀和膨胀等方法来准备目标跟踪和检测所需的数据。 为了克服实际操作中的问题，本设计结合了帧差法和ViBe算法：帧差法则通过分析当前帧与背景之间的差异以及视频序列的运动特性来进行判断；而ViBe算法则是一种背景建模技术，它利用邻域像素创建背景模型，并对比该模型与输入图像来检测前景目标。在人体行为识别过程中，系统依据运动目标最小长宽比和连续帧间的加速度变化来确定是否存在异常行为。 当监测到如摔倒或快速奔跑等异常情况时，系统能够实时进行响应并作出相应的判断。
     
  • 人体行为识别 MATLAB [多种姿态行为, GUI].zip
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    本资源提供基于MATLAB的人体行为识别系统，包含多种姿态行为数据及图形用户界面(GUI)，适用于科研与教学。 本课题利用MATLAB的差影法求取测试图与背景图中的人体轮廓，并通过人体在躺下、坐下及站立三种姿态下的最外接矩形长宽比来判断具体姿势。该算法配有图形用户界面（GUI）。差影法易于理解，能够有效识别不同姿态下的人体轮廓。
     
  • 人体行为姿态识别GUI MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套用于人体行为和姿态识别的MATLAB图形用户界面(GUI)代码，适用于研究与教学中对人体动作分析的需求。 一、课题名称：基于MATLAB的人体行为姿势识别系统 二、算法介绍 本课题采用差影法进行人体姿势的识别。背景差影法的基本原理是，在固定位置安装一个摄像头，并将其与电脑连接，以便拍摄并保存车流视频。我们需人为截取一张不含任何移动物体或干扰因素的照片作为处理的对象。为了确保图像处理效果最佳，应首先获取一张没有任何动态元素的理想背景图。 接下来，将含有车辆的图片和无干扰的背景图进行减法运算，从而获得我们需要识别的目标车辆的基本轮廓。这个轮廓是后续车型识别的关键依据。差分计算即为对两幅连续帧之间像素值差异化的处理过程，在使用背景差影法时应考虑光照条件、天气变化等因素可能带来的影响。 三、GUI界面设计 这部分内容未在原文中详细展开，因此无法提供具体重写后的描述。若需进一步信息或有特定的设计要求，请明确说明需求以便进行相应修改和完善。
     
  • MATLAB人体行为识别案例设计.zip
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    该资源包含使用MATLAB进行人体行为识别的设计案例，提供了算法实现、数据处理及模型训练等多方面的代码和文档，适用于相关领域的学习与研究。 该课题是基于Matlab的异常姿势识别系统，能够识别视频中的诡异行为，如跌倒、打架以及不正常的行走或站立姿态，并进行预警。系统包括目标检测、行为识别、视频分析及MATLAB仿真等功能。