家庭環(huán)境下人的行為理解系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著機器人技術(shù)的發(fā)展，機器人進入民用領(lǐng)域條件日趨成熟。人的行為理解是服務(wù)機器人進入家庭環(huán)境，為人提供自主服務(wù)的前提。由于家庭環(huán)境下人體目標行為模式的多樣性、所處環(huán)境的復(fù)雜性，使得家庭環(huán)境下行為理解成為一個極富挑戰(zhàn)性的課題。依靠機器人自身有限的感知和計算能力，更加難以實時的完成行為理解任務(wù)。因而，本文借助家庭助理機器人綜合平臺，利用了智能空間技術(shù)使得家庭服務(wù)機器人的感知能力和計算能力得到了極大的外延。 家庭環(huán)境下行為理解問題被定義

2、為“利用機器視覺技術(shù)結(jié)合智能空間信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、知識庫對人的行為和意圖進行分析”。主要的研究內(nèi)容如下： 1、從處理流程上闡述行為理解的一般框架，分析了其中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)。并借助家庭助理機器人實驗平臺，提出家庭監(jiān)護系統(tǒng)的行為理解方案。 2、運動人體檢測是行為理解初級階段需要解決的問題。本文對基于GMM背景模型的運動檢測算法做了如下改進：在背景初始化階段，采用動態(tài)學(xué)習率提高了背景模型的準確性；在背景更新階段，提出運動人體

3、檢測的結(jié)果指導(dǎo)背景更新的策略，使得復(fù)雜運動形式的人體運動不被背景吸收；在后期處理階段將基于GMM的運動檢測算法與邊緣差分相結(jié)合，消除運動檢測中的斷裂、孔洞現(xiàn)象。 3、提出復(fù)雜環(huán)境下基于特征融合的日常動作、突發(fā)異常（摔倒）檢測方法。利用人的姿態(tài)、姿態(tài)變化速率特征、人的位置變化特征表征人的運動狀態(tài)，通過合成簡單的姿態(tài)事件并結(jié)合特征來表達具有復(fù)雜時空關(guān)系的運動事件。 4、在智能空間技術(shù)平臺的支撐下，提出了一種新的基于場景信息的

4、行為理解方法。利用機器視覺技術(shù)，并結(jié)合家庭智能空間平臺提供的環(huán)境信息，實現(xiàn)了正確理解人的意圖、準確識別人的反常習慣行為和突發(fā)異常事件。首先利用運動目標檢測方法，提取運動人體在環(huán)境中的坐標，然后結(jié)合場景劃分出不同區(qū)域，建立人體在環(huán)境中的位置狀態(tài)關(guān)聯(lián)矩陣和時空關(guān)聯(lián)矩陣；通過馬爾科夫模型統(tǒng)計出人體在空間中的位置狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣及其狀態(tài)持續(xù)時間矩陣，構(gòu)建日常行為模板。根據(jù)當前行為與日常行為模板的相似度檢測反常習慣行為和突發(fā)異常事件，并根據(jù)不同區(qū)