【摘 要】
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本文研究了一种人体行走参数的视频测量技术,首先对视频进行预处理及行人检测,然后对检测到的行人进行关节点跟踪,并计算出人体的各项行走参数,最后本文还完成了对行走过程的虚拟仿真建模。该测量系统简单高效,不需要背负任何测量装置,可广泛用于人机工程、运动分析、疾病预警、安全监控、机器人仿真以及虚拟现实等领域。本文的主要研究内容包括:（1）研究了一种基于ViBe+背景建模的行人检测算法。针对Vi Be算法的
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本文研究了一种人体行走参数的视频测量技术,首先对视频进行预处理及行人检测,然后对检测到的行人进行关节点跟踪,并计算出人体的各项行走参数,最后本文还完成了对行走过程的虚拟仿真建模。该测量系统简单高效,不需要背负任何测量装置,可广泛用于人机工程、运动分析、疾病预警、安全监控、机器人仿真以及虚拟现实等领域。本文的主要研究内容包括:（1）研究了一种基于ViBe+背景建模的行人检测算法。针对Vi Be算法的缺点,研究了一种改良的Vi Be+算法,并在此基础上,使用基于人体头部HOG特征,经SVM训练后形成的人体目标检测。（2）研究了人体关节点识别算法,在人体检测的基础上进行人体关节点检测,通过对检测到的关节点进行准确的跟踪,实现了人体行走过程中肘关节、膝关节活动度的动态测量以及其活动丧失度的计算。（3）提出了一种基于视频的人体行走参数测量的算法,实现了行走身高、臂长、肘关节活动度、肩关节活动度、膝关节活动度、步幅、步速这7种人体行走参数的实时测量。通过对人体行走参数的视频测量结果进行误差分析,证明本视频测量系统具有实时性强、鲁棒性较好、精度较好等优点。（4）实现了基于关节点的人体虚拟建模,利用系统检测出来的人体关节点,通过unity3D进行人体建模,实现视频到人体行走模型的同步。并且利用系统测量出来的人体步幅,预测出下一个步幅的人体位置,以便实现人体的异常步态的识别。
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