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家庭环境下人的行为理解系统研究

作　者: 吉艳青
导　师: 田国会
学　校: 山东大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 家庭服务机器人 智能空间 运动人体检测 动作识别 高层行为理解 基于观察人的信息获取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 229次
引　用: 4次
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内容摘要


随着机器人技术的发展,机器人进入民用领域条件日趋成熟。人的行为理解是服务机器人进入家庭环境,为人提供自主服务的前提。由于家庭环境下人体目标行为模式的多样性、所处环境的复杂性,使得家庭环境下行为理解成为一个极富挑战性的课题。依靠机器人自身有限的感知和计算能力,更加难以实时的完成行为理解任务。因而,本文借助家庭助理机器人综合平台,利用了智能空间技术使得家庭服务机器人的感知能力和计算能力得到了极大的外延。家庭环境下行为理解问题被定义为“利用机器视觉技术结合智能空间信息系统的数据库、知识库对人的行为和意图进行分析”。主要的研究内容如下:1、从处理流程上阐述行为理解的一般框架,分析了其中涉及到的关键技术。并借助家庭助理机器人实验平台,提出家庭监护系统的行为理解方案。2、运动人体检测是行为理解初级阶段需要解决的问题。本文对基于GMM背景模型的运动检测算法做了如下改进:在背景初始化阶段,采用动态学习率提高了背景模型的准确性;在背景更新阶段,提出运动人体检测的结果指导背景更新的策略,使得复杂运动形式的人体运动不被背景吸收;在后期处理阶段,将基于GMM的运动检测算法与边缘差分相结合,消除运动检测中的断裂、孔洞现象。3、提出复杂环境下基于特征融合的日常动作、突发异常(摔倒)检测方法。利用人的姿态、姿态变化速率特征、人的位置变化特征表征人的运动状态,通过合成简单的姿态事件并结合特征来表达具有复杂时空关系的运动事件。4、在智能空间技术平台的支撑下,提出了一种新的基于场景信息的行为理解方法。利用机器视觉技术,并结合家庭智能空间平台提供的环境信息,实现了正确理解人的意图、准确识别人的反常习惯行为和突发异常事件。首先利用运动目标检测方法,提取运动人体在环境中的坐标,然后结合场景划分出不同区域,建立人体在环境中的位置状态关联矩阵和时空关联矩阵;通过马尔科夫模型统计出人体在空间中的位置状态转移概率矩阵及其状态持续时间矩阵,构建日常行为模板。根掘当前行为与日常行为模板的相似度检测反常习惯行为和突发异常事件,并根据不同区域的行为模式分析人的意图。实验表明该方法在实践中可行,在意图识别、异常行为理解方面有广泛的应用前景。5、行为理解作为机器人获取环境信息的一种方式,有其它传感器无法比拟的优势。本文的最后一节讲述了基于观察人行为的信息获取模式在机器人导航中的应用,集中体现了智能空间系统的信息共享。

全文目录


摘要  8-10
Abstract  10-12
第1章 绪论  12-24
  1.1 课题背景  12-13
  1.2 行为理解应用及研究现状  13-15
    1.2.1 行为理解主要应用  13-14
    1.2.2 行为理解研究现状  14-15
  1.3 行为理解相关技术  15-21
    1.3.1 运动检测  16-17
    1.3.2 人体检测与跟踪  17-19
    1.3.3 行为理解  19-21
    1.3.4 行为理解的难点  21
  1.4 智能空间技术  21-22
  1.5 本文主要研究工作  22
  1.6 本文结构  22-24
第2章 系统技术框架  24-32
  2.1 家庭助理机器人综合平台  24-27
    2.1.1 总体设计思路  24-25
    2.1.2 硬件体系结构  25
    2.1.3 任务规划及信息流结构  25-27
  2.2 行为理解系统设计  27-30
    2.2.1 需求分析  27-28
    2.2.2 家庭环境下行为理解问题描述  28-30
  2.3 本章小结  30-32
第3章 改进的基于GMM背景模型的运动人体检测  32-48
  3.1 引言  32
  3.2 基于GMM背景模型的运动检测  32-39
    3.2.1 GMM的算法描述  33-36
    3.2.2 实验结果及分析  36-39
  3.3 基于改进的GMM算法的运动检测  39-47
    3.3.1 背景模型初始化  39-42
    3.3.2 处理复杂的运动  42-45
    3.3.3 人体区域的准确提取  45-47
  3.4 本章小结  47-48
第4章 基于特征融合的人体动作识别  48-60
  4.1 引言  48
  4.2 人体运动状态表征  48-50
    4.2.1 特征选择  48-49
    4.2.2 运动状态表征  49-50
  4.3 运动识别方法  50-51
  4.4 运动识别系统实现  51-55
    4.4.1 人体检测  52
    4.4.2 姿态及特征检测  52-54
    4.4.3 动作识别  54-55
  4.5 实验结果及分析  55-58
  4.6 本章小结  58-60
第5章 智能空间中高层行为理解及应用  60-80
  5.1 引言  60
  5.2 高层行为理解  60-63
    5.2.1 动态图像语义模型  61-62
    5.2.2 行为理解实现步骤  62-63
  5.3 基于场景的行为模式和行为习惯  63-65
    5.3.1 智能空间技术平台  63
    5.3.2 行为模式和行为习惯的数学表示  63-65
  5.4 人体在环境中的定位  65-70
    5.4.1 单摄像机定位原理  65-68
    5.4.2 实验结果及分析  68-70
  5.5 行为描述及检测  70-74
    5.5.1 位置关联矩阵  71
    5.5.2 时空关联矩阵  71-72
    5.5.3 位置状态转移概率  72
    5.5.4 位置状态持续时间  72-73
    5.5.5 行为检测器  73-74
  5.6 行为理解实验及结果分析  74-75
  5.7 基于观察人的信息获取  75-77
  5.8 本章小结  77-80
第6章 结束语  80-82
  6.1 本文的主要研究结果  80-81
  6.2 进一步的研究方向  81-82
参考文献  82-88
致谢  88-89
硕士期间发表的论文  89
硕士期间参加的科研工作  89-90
学位论文评阅及答辩情况表  90

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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