基于固态面阵激光雷达的人体行为识别研究OA

计算机视觉技术的发展,涌现出很多目标检测和行为识别研究的方法,使得人体行为识别研究的相关成果应用于智慧教育环境、虚拟现实和人机交互等方面成为常态.该文针对复杂多变的环境下基于固态面阵激光雷达的基础且在深度学习算法模型优化下的人体行为进行识别研究.具有2个显著特点,一方面,数据经处理后重构能反映目标几何外形的三维图形,获取目标表面反射特性、运动速度等丰富的特征信息,为目标探测、识别和跟踪等数据处理提供信息支持、降低算法难度;另一方面,固态面阵激光雷达的应用,使得其具有测量分辨率高、抗干扰能力强等特征.解决传统算法依赖人工提取特征,复杂耗时且泛化性差等不易操作的问题,使得人体行为识别更加信息化与智能化.