运动检测

摘要： 为了激励用户加强身体活动并实现对其运动状况的实时监护,提出一种基于可穿戴设备的运动监测系统。系统由健康胸带、移动应用程序和服务器三部分组成。健康胸带内嵌有心电传感器和加速度计,采集人体心电和活动信号,使用蓝牙将信号传输至移动设备。安装于移动设备的应用程序接收和分析心电和加速度信号,解析为运动参数并向用户实时展示。为了分析信号处理算法的性能、评价系统的可用性,进行了实地实验。受试者使用该系统按照给定方案运动,并填写可用性调查问卷。实验结果表明,可穿戴运动监测系统有效可行,能够给予受试者可靠的运动反馈,移动应用程序的功能设计有助于提高用户接受度。

摘要： [目的]旨在提出对航行于关键广阔水域内的船舶进行准确识别和定位的改进方法。[方法]运用视频监控的优点,综合采用基于背景差分算法的运动目标检测方法与基于深度学习算法的图像表象特征识别方法,结合目标的运动特征和图像表象特征,实现多维度广域船舶识别的功能,并对水纹降噪、多级运动检测、航道监控图像窗口分割检测等方法进行改进,进一步提高航行监控系统的船舶识别准确率。[结果]现场航道监控验证结果表明,采用所提改进方法可以准确识别航道监控画面中任意类型和尺度的船舶,且使用常规摄像头即可实现半径3 km范围内的船舶识别、定位效果。[结论]所提方法具有监控范围广、船舶类型全覆盖、自动目标识别、抗干扰能力强等优点。

摘要： 要实现汽车自动驾驶,汽车对障碍物的检测与避让乃是重中之重。以行人为假设障碍物,利用Arduino作为基本控制板,配合超声波雷达组建智能车模型。设计适应的基本运动程序和避障程序,使模型满足初步实验测试的要求。经过初步实验验证,其功能满足避障的基本需求,具有一定的现实意义。

摘要： 自底向上的OpenPose人体姿态检测算法在处理每一张图片时,对图片的每一个像素点都需要进行大量的卷积运算,当目标人体在图片中所占的比例非常低时,就会出现大量的无效计算,从而极大地降低了检测速度。针对上述问题,提出一种基于运动检测的OpenPose算法。首先对采集的视频进行运动检测处理,找出所有发生形态变化的区域;然后在所有发生形态变化的区域中找出目标人体的位置;最后在标记的区域内进行自底向上的人体姿态检测。该方法进行图片的卷积运算时,仅对出现目标人体的区域进行运算,极大地减少了无效的卷积运算,从而提高检测速度。

摘要： GMM算法(高斯混合模型算法)是一种用于背景建模的高效算法,然而传统的GMM算法比较适合于背景很少发生变化的情况,由于无人机这种高速移动平台自身的特殊性,背景时时刻刻在发生变化,因而导致GMM算法会出现很多的误判,无法适应这种复杂多变的环境。为了解决这个问题,提出一种基于GMM的多颜色空间融合的火灾检测算法。首先使用HSV、XYZ等多种颜色模型和形态学方法对无人机拍摄的视频帧图像进行预处理,然后在此基础上使用改进的三帧差分法配合改进的自适应GMM算法进行烟雾和火焰的检测,最后使用形态学方法进一步去除噪声。与传统的GMM算法相比,该算法能够有效地满足无人机高速移动平台对于算法实时性和检测性能的要求,能够很好地去除噪声,快速、准确地检测出移动的烟雾和火焰。

摘要： 针对电气检修过程中检测效率低下、容易误判电气故障、现场作业监控不周全等诸多问题,结合运动识别检测算法及热成像技术,开发了一种电气检修人员智能保护头盔,实现了对人员作业状态的连续监测和对设备发热故障的检测与预警。该文利用标准发热源和工业测温仪,通过模拟实际工作状态对头盔各个功能进行测试。测试结果表明,智能保护头盔可在1 m距离上准确识别直径1 cm大小的发热源;可对30~120°C的物体进行自动测量,测量误差小于±1°C;可实现对人员静止、步行、跑步等五类型运动进行检测,识别准确率高于95%,为电气检修过程中的故障检测与预警提供了一种有效工具。

摘要： 本文针对混合航道船舶航行监管难题,提出一种基于背景提取算法的船舶检测及跟踪实时算法,利用KNN背景分割器来建立动态背景模型.本文创新点在于面对复杂环境中的水面漂浮物、波浪、水面反射等复杂噪声时,通过分级降噪解决了近处波浪的噪声影响问题,采用运动特征来辅助判断目标并且过滤非船舶目标,实现了目标船舶精确定位及跟踪算法中目标识别丢失问题,最后在船舶识别及具体跟踪工程中取得了实际应用.

摘要： 本文研究的是羽毛球辅助训练装置的运动检测系统,并根据检测要求进一步设计出了基于STM32的控制系统。文章利用MATLAB建立了五自由度的机器人手臂模型,就羽毛球击球的动作进行了仿真分析,得到手臂末端运动轨迹以及关节运动轨迹,设计出了一款外骨骼结构的穿戴式五自由度辅助训练装置。根据该训练装置的检测要求,选择增量式编码器作为关节角度检测装置,并且通过增加传动链的方式解决了部分特殊结构的关节角度检测。最后给出了辅助训练装置的控制系统的软硬件设计方案,进行了基于编码脉冲数据处理的算法设计。

摘要： ViBe是一种像素级的背景建模、前景分割算法,其效果优于目前人们所熟知的几种算法,但其还是有检测目标不够完整、因背景与目标颜色相近或光照剧烈变化而容易形成鬼影等不足。针对这两个问题,提出一种结合GrabCut与五帧差分法的ViBe目标检测算法。首先通过ViBe与五帧差分法提取的前景进行“与”运算,然后对所得结果进行形态学处理,减少所得目标分割图像的噪声,并且在非理想状态下,对被分割为多个区域的有效区域进行合并,最后利用GrabCut算法对每个有效区域进行分割。实验结果表明,该算法可有效提取出完整的前景图像,并且减少了背景与目标颜色相似或光照变化对ViBe算法的影响。

摘要： 针对机场飞行区车载差分北斗/SINS组合导航系统中卫星信号衰弱、断续和中断时引起导航系统精度降低的问题,提出一种基于运动检测的高精度组合导航方法.该方法基于运动检测的差分北斗/SINS组合导航系统框架,根据车辆运动的特性,利用零速修正与动态零速修正相结合的模式来约束SINS误差;建立系统误差最优估计状态方程和量测方程,并结合惯性测量单元输出的陀螺和加速度计信息以及SINS输出速度来实现车辆运动状态的检测;最后通过车载实验验证该方法的可行性.结果 表明,卫星信号有效时,差分北斗/SINS组合导航定位精度优于1 m;相比于传统运动学约束技术,2.5 km信号中断场景下,组合导航系统的经度误差最大值由5.21m减小为1.35m.

摘要： 随着微信抢红包和人工智能的流行,本设计提出一种既能高效地完成抢红包操作又充满乐趣的方法——自动抢红包器.本设计是利用Open CV计算机视觉把红包橙黄色区域识别并提取出来,作为运动检测的目标,然后进行图像灰度转换、滤波等预处理;用背景差分法检测是否有新的运动目标,当有新的运动目标出现时,将其进行阈值化、形态学处理使运动目标与原图分割;再对检测到的运动目标进行轮廓处理,计算其轮廓面积、质心,当提取出的轮廓面积、质心在设定的范围内时则确认为新红包;检测出新红包后,通过Python脚本发送指令给Arduino Mega2560控制器,Arduino控制机械臂完成自动抢红包动作.

摘要： 现场可编程门阵列使机器视觉更速度、灵活、高能效、贮藏寿命长、封装小。支持业界标准开发工具，可进行智能摄像头设计，完成面向基于C/C++的算法开发，可使用SDSoC进行开发运动检测。

摘要： 本文旨在通过梳理国内外相关文献资料，结合当前全球传感技术、无线通信技术以及制造技术爆发式发展的时代背景，探讨可穿戴智能运动检测装置在老年人平衡和步态评估以及跌倒预防与治疗康复中的应用现状及未来发展前景，总结出了便携式可穿戴智能运动监测设备可以让治疗专家以电子康复手段来监护老年人的家庭训练方案，获取老年人日常活动中移动性活动的大数据，连续性对老年人的步态及平衡进行系统评价，对跌倒风险进行预测，并提出针对性的体疗方案进行干预，不断提高老年人的抗跌倒能力，提升老年人的健康生活质量。

摘要： 中央空调是大型超市耗电最大的单元,因此中央空调能否最大限度地节能显得尤其重要.本文首先对大型超市中央空调系统进行总体的分布控制设计,并将视频图像处理技术运用到大型超市中央空调节能控制的研究中,提出了一种基于帧间差分与背景差分结合的运动目标检测算法计算局部区域的人流密度,根据局部区域的人流密度利用PLC来控制温度和新风量.

摘要： 猪只日常运动行为是猪只健康状况分析和健康养殖管理的重要依据,对猪只运动行为的检测成为业界研究的热点.过去,由于条件所限对猪只行为的识别具有一定的困难.前期的很多研究采用RFID和传感器对猪只运动量进行提取,如步行的角度运动量、三轴加速度传感器提取到的活动时候的加速度等,并用这些运动量对猪只喝水、采食、排泄、病变、打架等行为进行分析,上述技术需要在猪只身上佩戴设备,可能会引起动物的应激反应,具有价格较高、不便应用等缺点.本文在前期基于视频追踪的运动量检测研究基础上,开展了基于现场视频的猪只运动行为识别技术研究,探索提出了一种基于支持向量机的猪只运动行为分类算法、基于K-means分析模型的猪只活跃规律分析算法和不同饲养密度下猪只的活跃度分析算法.并用捕获视频的1318段总时长达1075小时视频进行了分析试验.试验表明:基于支持向量机的猪只走、睡、静分类识别正确率为79.9％;找出了试验猪只在一天中在10:30至11:30、12:00至12:30和下午15:00-16:30时段最为活跃的规律;发现天气对猪只日常运动量有影响,雨天和阴天的运动量比晴天少;不同饲养密度下猪只在喂食情况下活跃度差异最为显著,且随着饲养密度的增加差异越明显.数值分析结果与视频追溯显示出高度的一致性,表明本方案可以有效表征猪只行为,可为无损检测猪只行为提供新思路,可为猪只健康养殖管理决策提供参考.

摘要： 猪只日常运动行为是猪只健康状况分析和健康养殖管理的重要依据,对猪只运动行为的检测成为业界研究的热点.过去,由于条件所限对猪只行为的识别具有一定的困难.前期的很多研究采用RFID和传感器对猪只运动量进行提取,如步行的角度运动量、三轴加速度传感器提取到的活动时候的加速度等,并用这些运动量对猪只喝水、采食、排泄、病变、打架等行为进行分析,上述技术需要在猪只身上佩戴设备,可能会引起动物的应激反应,具有价格较高、不便应用等缺点.本文在前期基于视频追踪的运动量检测研究基础上,开展了基于现场视频的猪只运动行为识别技术研究,探索提出了一种基于支持向量机的猪只运动行为分类算法、基于K-means分析模型的猪只活跃规律分析算法和不同饲养密度下猪只的活跃度分析算法.并用捕获视频的1318段总时长达1075小时视频进行了分析试验.试验表明:基于支持向量机的猪只走、睡、静分类识别正确率为79.9％;找出了试验猪只在一天中在10:30至11:30、12:00至12:30和下午15:00-16:30时段最为活跃的规律;发现天气对猪只日常运动量有影响,雨天和阴天的运动量比晴天少;不同饲养密度下猪只在喂食情况下活跃度差异最为显著,且随着饲养密度的增加差异越明显.数值分析结果与视频追溯显示出高度的一致性,表明本方案可以有效表征猪只行为,可为无损检测猪只行为提供新思路,可为猪只健康养殖管理决策提供参考.

摘要： 猪只日常运动行为是猪只健康状况分析和健康养殖管理的重要依据,对猪只运动行为的检测成为业界研究的热点.过去,由于条件所限对猪只行为的识别具有一定的困难.前期的很多研究采用RFID和传感器对猪只运动量进行提取,如步行的角度运动量、三轴加速度传感器提取到的活动时候的加速度等,并用这些运动量对猪只喝水、采食、排泄、病变、打架等行为进行分析,上述技术需要在猪只身上佩戴设备,可能会引起动物的应激反应,具有价格较高、不便应用等缺点.本文在前期基于视频追踪的运动量检测研究基础上,开展了基于现场视频的猪只运动行为识别技术研究,探索提出了一种基于支持向量机的猪只运动行为分类算法、基于K-means分析模型的猪只活跃规律分析算法和不同饲养密度下猪只的活跃度分析算法.并用捕获视频的1318段总时长达1075小时视频进行了分析试验.试验表明:基于支持向量机的猪只走、睡、静分类识别正确率为79.9％;找出了试验猪只在一天中在10:30至11:30、12:00至12:30和下午15:00-16:30时段最为活跃的规律;发现天气对猪只日常运动量有影响,雨天和阴天的运动量比晴天少;不同饲养密度下猪只在喂食情况下活跃度差异最为显著,且随着饲养密度的增加差异越明显.数值分析结果与视频追溯显示出高度的一致性,表明本方案可以有效表征猪只行为,可为无损检测猪只行为提供新思路,可为猪只健康养殖管理决策提供参考.

摘要： 文章指出智能穿戴在运动健康管理中的应用还处于起步阶段，“智能穿戴”+“智能终端(手机)”+“云服务器”模式的发展可能需要经历一个漫长的探索过程。其中“大数据”是“智能穿戴”+“智能终端(手机)”+“云服务器”发展模式运行的前提，是一项浩大的工程，需要整合不同个体的职业、兴趣爱好、疾病史、饮食结构、通勤方式、居住环境、气候等各种主客观因素，以及综合分析这些因素后自动生成的运动健康管理方案(包括详细的运动方案及膳食计划)。因此，智能穿戴在运动健康管理中的发展不仅仅需要依赖科技，也需要广大体育工作者的积极参与。

摘要： 文章指出智能穿戴在运动健康管理中的应用还处于起步阶段，“智能穿戴”+“智能终端(手机)”+“云服务器”模式的发展可能需要经历一个漫长的探索过程。其中“大数据”是“智能穿戴”+“智能终端(手机)”+“云服务器”发展模式运行的前提，是一项浩大的工程，需要整合不同个体的职业、兴趣爱好、疾病史、饮食结构、通勤方式、居住环境、气候等各种主客观因素，以及综合分析这些因素后自动生成的运动健康管理方案(包括详细的运动方案及膳食计划)。因此，智能穿戴在运动健康管理中的发展不仅仅需要依赖科技，也需要广大体育工作者的积极参与。

摘要： 文章指出智能穿戴在运动健康管理中的应用还处于起步阶段，“智能穿戴”+“智能终端(手机)”+“云服务器”模式的发展可能需要经历一个漫长的探索过程。其中“大数据”是“智能穿戴”+“智能终端(手机)”+“云服务器”发展模式运行的前提，是一项浩大的工程，需要整合不同个体的职业、兴趣爱好、疾病史、饮食结构、通勤方式、居住环境、气候等各种主客观因素，以及综合分析这些因素后自动生成的运动健康管理方案(包括详细的运动方案及膳食计划)。因此，智能穿戴在运动健康管理中的发展不仅仅需要依赖科技，也需要广大体育工作者的积极参与。

摘要： 垂直分量提取装置(2)从来自三轴加速度传感器(1)的与用户的人体运动相对应的加速度分量中提取垂直分量，并且该垂直分量被高频带/低频带分离单元(3)分离为高频带分量和低频带分量。利用这些分量，峰检测/确定处理单元(4)检测垂直方向上用户动作的峰位置候选，基于高频带分量和低频带分量之间的能量比值识别峰位置候选，执行关于包括每个峰位置候选的预定范围的波形匹配从而确定峰位置，并且基于峰位置检测人体运动，脚步位置分析单元(5)检测人体运动步调。因此，在不受各种类型噪声的影响的情况下，可以精确地检测垂直方向上用户的人体运动，并且还可以按需要精确地检测用户的人体运动步调。

摘要： 公开了一种身体运动检测设备，它可以根据运动方向准确地检测用户的身体运动，而不受设备主体在身体上的安装位置和定向的影响。控制部分(110)计算作为来自三轴加速度传感器(101)的检测输出的加速度矢量，并且计算重力加速度矢量。执行其中考虑了所计算的重力加速度矢量和所述加速度矢量的预定计算，以提取包括在加速度矢量中的垂直分量。通过分析该垂直分量来准确地检测用户身体沿垂直方向的运动。

摘要： 本申请公开了一种运动检测方法、运动检测装置及计算机可读存储介质，应用于智慧城市领域，其中方法包括：测量机器人的第一运动参数，第一运动参数包括线速度和角速度，线速度为机器人的质心的线速度；利用第一运动参数计算机器人的第二运动参数，第二运动参数包括机器人的左前轮的线速度和右前轮的线速度；将第一运动参数和第二运动参数分别与对应的阈值范围进行比较；若第一运动参数和第二运动参数中存在任意一个运动参数不在对应的阈值范围内，则提示第一警示信息。本申请通过直接测量和运算来得到机器人的多个运动参数，然后根据机器人的任意一个运动参数是否在对应的阈值范围内，来判断机器人是否处于异常运动状态。

摘要： 本发明提供的运动检测结构包括信号增益调节模块、信号比较模块、反馈增益调节模块和矢量信号整合模块；信号增益调节模块的第一输入端口输入了参考信号，信号增益调节模块的第二输入端口连接反馈增益调节模块的输出端口；信号比较模块的第二输入端口输入待比较信号，信号比较模块的第一输入端口连接信号增益调节模块的输出端口；反馈增益调节模块的输入端口连接了信号比较模块的输出端口；矢量信号整合模块的输入端口连接信号比较模块的输出端口，矢量信号整合模块的输出端口输出矢量信号，使得运动检测结构无需数模转换器进行数模转换，简化了结构，节约数模转换器的转换时间，提高CIS的可实现的最大帧率。

摘要： 本发明公开了一种应用于CIS的运动检测电路及运动检测方法，通过当前帧像素信号采样分路和上一帧像素信号采样分路，分别控制当前帧和上一帧像素信号的采样，并通过先将上一帧像素信号传递至串联的第一电容和第二电容相连的第一端，再将第一电容和第二电容不相连的第二端各自输出的与上一帧像素信号有关的第一误差参考信号和第二误差参考信号分别传递至比较器分路的第一比较器支路和第二比较器支路，通过判断第一比较器支路和第二比较器支路分别输出的针对当前帧像素信号与第一误差参考信号、当前帧像素信号与第二误差参考信号的比较结果信号的高低状态，即可判断出与运动检测电路相连的像素的像素点反映出的图像点是否发生运动。

摘要： 本发明公开了一种运动检测电路及运动检测方法，通过当前帧像素信号采样分路和上一帧像素信号采样分路，分别控制当前帧和上一帧像素信号的采样，并通过先将上一帧像素信号传递至串联的第一电容和第二电容相连的第一端，再将第一电容和第二电容不相连的第二端各自输出的与上一帧像素信号有关的第一误差参考信号和第二误差参考信号分别传递至比较器分路，通过判断输出的针对当前帧像素信号与第一误差参考信号、当前帧像素信号与第二误差参考信号的比较结果信号的高低状态，即可判断出与运动检测电路相连的像素的像素点反映出的图像点是否发生运动。本发明能够实时对当前被拍摄物体进行运动检测，且可简化电路结构及缩减面积。

摘要： 一种运动检测装置，其包括用于辐射具有不同频率的多个无线电波的运动检测天线，用于向运动检测天线提供具有不同频率的多个检测信号并从运动检测天线接收反射信号的运动检测器，以及用于基于由运动检测器接收的反射信号确定驾驶员运动的控制器。

摘要： 运动检测装置，利用存储在多帧存储器(504)的参考图片的像素数据，对构成编码对象图片的宏块进行运动检测，其包括：局部存储器(702)，存储从所述多帧存储器(504)读出的参考图片的像素数据中的、包含在第一范围的像素数据，该第一范围是第一运动检测时的搜索范围；通常的运动检测部(704)，利用存储在所述局部存储器(702)的像素数据，进行所述第一运动检测；以及直接预测器(108)，利用包含在第二范围的所述参考图片的像素数据进行第二运动检测，该第二运动检测采用了与所述第一运动检测不同的算法，所述第二范围是包含所述第一范围、且比该第一范围大的范围。

摘要： 公开了一种身体运动检测设备，它可以根据运动方向准确地检测用户的身体运动，而不受设备主体在身体上的安装位置和定向的影响。控制部分(110)计算作为来自三轴加速度传感器(101)的检测输出的加速度矢量，并且计算重力加速度矢量。执行其中考虑了所计算的重力加速度矢量和所述加速度矢量的预定计算，以提取包括在加速度矢量中的垂直分量。通过分析该垂直分量来准确地检测用户身体沿垂直方向的运动。

摘要： 本发明是一种运动检测系统，其将一致地报告检测到的移动，同时减少虚假报告的数量。所述运动检测系统包括接收器和双传感器运动检测器。所述双传感器运动检测器利用安装在防风雨底盘中的传感器。所述双传感器位于所述防风雨底盘中的相同垂直高度处，并与底盘中心隔开预定距离。每个传感器以离开底盘中心的角度旋转。每个传感器具有由其视角(或视场)和观看距离决定的覆盖区域。通过利用双传感器，用户可以将双传感器运动检测器设置为AND操作或OR操作。当两个传感器同时检测到移动时检测到运动，或者当两个传感器中的任一个检测到移动时检测到运动。