本技术涉及一种低成本步态识别与可疑行为检测方法，属于图像处理领域。该方法利用现有的监控摄像头和深度学习算法实现对行人行为的自动识别和告警。具体步骤包括:利用摄像头实时捕捉监控区域内的行人目标，对目标进行动态跟踪，并将锚框中的行人图像连续截取并保存；对保存的图像进行边缘检测处理，提取图像的主要轮廓信息；选取相邻的连续N幅图像进行堆叠，形成三维张量；将堆叠后的图像输入到预训练的基于卷积神经网络的分类系统中，分析图像序列中的行为特征，并判断目标行为是否符合可疑行为标准，并进一步确定具体的行为类别。本发明具有成本低、精度高、实时性强等优点。
背景技术
基于深度步态识别的可疑行为侦测技术近年来取得了显著进展，其发展现状主要体现在以下几个方面：
首先，深度学习技术的引入大幅提升了步态识别的准确性和鲁棒性。通过卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型，可以更好地提取和分析步态特征，特别是在复杂背景、光照变化、遮挡等环境中也能保持较高的识别精度。这使得步态识别不再局限于传统的简单特征提取，极大增强了可疑行为侦测的能力。
其次，大规模数据集的构建为步态识别模型的训练和评估提供了重要支持。目前，多个公开步态数据集(如CASIA-B、OU-ISIR等)涵盖了不同环境、角度和遮挡情况下的步态数据，为算法优化和实际应用测试提供了良好基础。这些数据集的不断扩展和丰富使模型能够在多种复杂场景下保持较强的泛化能力。
再次，多模态融合成为发展趋势。为了提高识别的准确性和应对各种环境的挑战，深度步态识别逐渐与其他生物特征(如人脸、姿态)结合，甚至整合视频中的行为模式，以构建更全面的特征表达。这种融合方法在公共安全、智能监控领域展现出巨大潜力，能够更准确地锁定和分析可疑行为。
然而，当前技术仍面临数据隐私和伦理问题的挑战。步态识别的应用涉及到对个体行为的持续监控，可能引发隐私保护方面的担忧。对此，研究人员正逐步探索隐私保护方案，确保数据使用的合规性。
基于激光雷达的步态识别系统利用激光雷达传感器生成高精度的三维空间数据，以分析人体的步态特征。其主要技术要点如下：
三维点云数据采集：激光雷达通过发射激光脉冲并接收其反射信号，生成高分辨率的三维点云数据。该数据能够精确反映人体在空间中的位置、形状和动态变化，从而支持步态特征的采集。
点云预处理：激光雷达生成的原始点云数据通常包含噪声和冗余信息，因此需要进行去噪、滤波和下采样处理，以提高数据的质量和计算效率。同时，点云分割技术也被用于从背景中提取出目标人体的点云信息。
人体姿态建模与跟踪：通过点云数据的几何特征提取，可以进行人体姿态的建模和跟踪。通常采用关节点检测和骨架重建等方法，生成人体的三维姿态表示。这些姿态数据在步态识别中提供了更准确的动态特征。
步态特征提取：在人体姿态的基础上，利用深度学习或几何特征分析方法提取步态特征。步态特征包括步长、步幅、关节角度变化等，能有效描述个体的动态特征。此过程常借助卷积神经网络(CNN)或图卷积网络(GCN)对数据进行学习和建模。
行为分析与识别：利用提取的步态特征进行分类和识别，通过训练模型识别特定的步态模式。通常采用支持向量机(SVM)、循环神经网络(RNN)等算法，将不同步态特征对应到特定的身份或行为模式，以实现步态识别。
多传感器融合：为了提升系统的适应性和识别精度，激光雷达常与其他传感器(如摄像头、惯性传感器)结合，实现数据的多模态融合。多模态数据能够弥补单一传感器的不足，在复杂场景中增强系统的稳定性和鲁棒性。
实时性和计算优化：激光雷达生成的数据量大且计算复杂，因此实时性对步态识别系统至关重要。采用高效的点云处理算法、并行计算技术(如GPU加速)以及优化的网络结构，能够显著提升系统的实时响应能力。
通过以上技术要点的实现，基于激光雷达的步态识别系统能够在多种场景下精准捕捉和分析人体步态特征，为身份识别、异常行为监测等应用提供强有力的技术支撑。
基于激光雷达的步态识别系统在检测精度和数据丰富度上具有一定优势，但也存在一些缺点和局限性：
成本较高：激光雷达设备价格昂贵，系统构建和维护的成本相对较高，特别是在大规模部署时，这种高成本会成为实际应用的主要障碍。
设备体积和复杂性：激光雷达装置通常较大且复杂，适合用于固定监控场景，但在便携性、灵活性方面有所欠缺，因此不易应用于轻量化、移动性高的场景。
环境依赖性：激光雷达系统在特定条件下表现良好，但在雨雪天气、强光照或空气中悬浮颗粒较多的环境下，容易受到干扰，影响数据的精度和稳定性。
数据处理量大：激光雷达采集的数据量庞大，尤其是在捕捉复杂动作或高频采样时需要大量的计算资源进行数据处理，这对系统硬件要求较高，且在实时应用场景中可能存在延迟问题。
隐私和安全性问题：激光雷达技术能够详细捕捉人体的三维信息，可能涉及个人隐私数据。尽管激光雷达不会直接捕获图像信息，但其生成的高精度三维数据仍然可能带来隐私保护上的挑战，尤其是在公共场所的广泛应用中。
虽然激光雷达在步态识别中的精度和适用性方面具备独特优势，但其在成本、设备复杂性、环境适应性以及隐私问题等方面的不足需要进一步解决，才能在步态识别和可疑行为侦测中得到更广泛的应用。
本发明主要解决现有的基于激光雷达的步态识别系统中存在的设备成本高，体积大且复杂以及隐私方面的担忧等问题。充分利用现有的基于摄像头的监控系统，结合深度学习及计算机视觉技术，以更低的成本实现相似的功能和达到类似的性能指标。
实现思路