一种基于深度神经网络的人体行为识别方法及识别系统

摘要

本发明提供了一种基于深度神经网络的人体行为识别方法，包括：获取行为人的原始深度数据流；通过行为人的原始深度数据流提取人体的骨架关节点数据；利用提取到的人体骨架关节点数据所对应的三维坐标，来对整个人体建模；通过对整个人体建模来进行特征提取，将特征数据送入限制波尔兹曼机网络进行预处理，将得到的权值初始化BP神经网络参数，训练出深度神经网络模型，并据此对特征提取的结果进行行为识别；采用多线程并行处理，将提取到的人体骨架关节点数据与实际人体进行重合，并将识别到的行为进行实时显示；建立异常行为模板库并对检测到的异常行为进行报警。本发明能实时的检测人体行为的变化，对人体的异常行为(如跌倒)进行报警。