基于3D结构光传感器的老龄人异常行为检测方法

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光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于3D结构光传感器的老龄人异常行为检测方法
- Abnormal behavior detection for elderly based on 3D structure light sensor
- 光学技术 2016年42卷第2期页码：146-151
- 作者机构：
  
  1. 1:中南大学信息科学与工程学院
  2. 2:湖南信息职业技术学院信息工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61403426,91220301);湖南省教育厅科学研究项目(15C0981);湖南省科技计划重点项目(2015WK3006)
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.02.011
  中图分类号：
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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罗坚, 唐琎, 赵鹏, 等. 基于3D结构光传感器的老龄人异常行为检测方法[J]. 光学技术, 2016,42(2):146-151.

Abnormal behavior detection for elderly based on 3D structure light sensor[J]. 2016, 42(2): 146-151.
罗坚, 唐琎, 赵鹏, 等. 基于3D结构光传感器的老龄人异常行为检测方法[J]. 光学技术, 2016,42(2):146-151. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.02.011.

Abnormal behavior detection for elderly based on 3D structure light sensor[J]. 2016, 42(2): 146-151. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.02.011.

针对多视角下老龄人异常行为检测问题

利用3D人体数据和多线性子空间分析方法

从时间、视角和空间动作特征对其进行了研究。首先通过三维结构光传感器获取人体扫描点云数据

并进行点云精简和人体表面重建。然后提取人体点云数据的表面曲率特征

并将其映射到二维彩色图像中

构成彩色动作特征图。通过提取特定时长内所有动作的彩色特征图

生成基于曲率的彩色动作能量图模型

并使用2D-PCA对彩色动作能量特征图进行降维。最后运用基于张量分析的多线性子空间分析方法

对多视角下降维后的数据进行视角无关的特征提取

并完成异常行为的分类和识别。实验结果表明

该方法切实可行

可将其应用于助老机器人和老龄人监护等相关领域。

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