基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态快速识别算法研究与实践

基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态快速识别算法研究与实践一、引言1.1研究背景与意义监所作为关押犯罪嫌疑人、罪犯等特殊人群的场所，其安全稳定至关重要，不仅关系到被监管人员的权益保障，更对社会治安与公共安全有着深远影响。任何安全漏洞都可能引发越狱、暴力冲突等严重事件，给社会带来极大危害，因此，监所安全一直是司法行政工作的重点关注领域。在监所安防体系中，哨兵承担着实时监控、防范风险的关键职责，其值勤状态直接决定了安防效果。传统监所安防主要依赖人工值守与简单监控设备，存在诸多局限性。一方面，人工长时间值守易导致疲劳，注意力难以持续集中，对异常情况的反应能力下降，如在深夜时段，哨兵的警觉性会显著降低，可能无法及时察觉潜在危险。另一方面，简单的监控设备仅能实现视频记录，缺乏智能分析能力，无法自动识别哨兵的姿态与行为，难以提前预警异常状况。随着人工智能技术的飞速发展，利用先进技术实现哨兵值勤姿态的智能识别，成为提升监所安防水平的重要方向。基于关键点时空图的算法研究，为监所哨兵值勤姿态识别提供了新的解决方案。人体关键点识别能够精准定位人体关键部位，如头部、四肢关节等的位置坐标，通过对这些关键点在时间维度上的动态变化进行分析，构建时空图模型，可以有效描述哨兵的姿态变化模式。这种方法不仅能够实时、准确地识别哨兵的站立、巡逻、休息等正常姿态，还能快速检测出离岗、睡觉、异常跌倒等异常姿态，及时发出警报，为监所安防提供有力支持。通过深入研究基于关键点时空图的算法，有望克服传统安防手段的不足，提高监所安防的智能化、自动化水平，为监所安全提供更加可靠的技术保障，具有重要的现实意义与应用价值。1.2国内外研究现状人体姿态识别技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，在过去几十年中取得了显著进展。早期的人体姿态识别研究主要基于传统机器学习方法，如支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）等。这些方法通过手工设计特征，如方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等，对人体姿态进行分类和识别。然而，手工设计特征的方式具有一定局限性，难以有效描述复杂多变的人体姿态，在面对遮挡、视角变化等复杂情况时，识别准确率较低。随着深度学习技术的兴起，人体姿态识别领域迎来了重大突破。深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN），凭借其强大的特征自动学习能力，能够从大量数据中提取出更具代表性的人体姿态特征。例如，OpenPose算法是基于CNN的经典人体姿态识别模型，它采用了部分亲和场（PAFs）的概念，能够在多人场景下实时准确地检测人体关键点，实现多人姿态识别。StackedHourglassNetworks通过构建沙漏型的网络结构，多次下采样和上采样，对不同尺度的特征进行融合，有效提升了人体关键点检测的精度，在单人姿态估计任务中表现出色。在安防领域，基于关键点时空图算法的应用逐渐受到关注。通过将人体关键点在时间和空间维度上进行建模，构建时空图，能够更好地捕捉人体姿态的动态变化信息，提高对复杂行为的识别能力。在一些智能监控系统中，利用关键点时空图算法可以实现对人员异常行为的检测，如打架、摔倒等，当检测到异常行为时，系统能够及时发出警报，为安防管理提供有力支持。在国内，众多高校和科研机构在人体姿态识别领域开展了深入研究，并取得了一系列成果。一些研究团队针对特定应用场景，如工业生产、医疗康复等，对基于关键点时空图的算法进行优化和改进，提高了算法在实际场景中的适应性和准确性。例如，在工业生产线上，通过对工人的操作姿态进行识别和分析，可以及时发现违规操作行为，预防安全事故的发生。在医疗康复领域，利用人体姿态识别技术可以对患者的康复训练过程进行监测和评估，为医生制定个性化的康复方案提供数据支持。国外在该领域的研究也处于前沿水平，不断推动基于关键点时空图算法的创新与发展。一些研究聚焦于提高算法的实时性和鲁棒性，以满足安防等对实时性要求较高的应用场景。例如，通过采用轻量级网络结构、模型压缩等技术，减少算法的计算量和内存占用，实现实时姿态识别。同时，在多模态数据融合方面进行探索，将视觉数据与音频、惯性测量等其他模态数据相结合，进一步提升姿态识别的准确性和可靠性。尽管基于关键点时空图的算法在安防领域取得了一定的应用成果，但现有算法仍存在一些不足之处。在复杂背景和遮挡情况下，算法的准确性和稳定性有待提高。当监控场景中存在多个人员相互遮挡或背景干扰较大时，人体关键点的检测容易出现错误，导致姿态识别结果不准确。算法的实时性与准确性之间往往存在矛盾，为了追求更高的识别准确率，一些算法可能需要复杂的计算过程，从而影响了实时性，难以满足实际应用中对快速响应的需求。不同场景下的泛化能力也是现有算法面临的挑战之一，由于不同安防场景的环境、光照、人员行为模式等存在差异，算法在从训练场景迁移到新的测试场景时，识别性能可能会下降。1.3研究目标与创新点本研究旨在通过深入研究基于关键点时空图的算法，开发出一种高效、准确的监所哨兵值勤姿态快速识别算法，以满足监所安防对实时性和准确性的严格要求。具体目标如下：提高姿态识别的速度：通过优化算法结构、采用高效的计算模型以及并行计算技术，降低算法的计算复杂度，实现对哨兵值勤姿态的快速识别，确保在实际应用中能够实时反馈哨兵的姿态信息，及时发现异常情况。提升姿态识别的精度：针对复杂背景和遮挡等问题，改进关键点检测和时空图构建方法，增强算法对各种复杂情况的适应性，提高姿态识别的准确率，减少误报和漏报情况的发生，为监所安防提供可靠的技术支持。增强算法的泛化能力：通过大量多样化的数据集训练算法，结合迁移学习等技术，使算法能够适应不同监所环境、光照条件和哨兵行为模式的差异，在不同场景下都能保持稳定的识别性能。本研究的创新点主要体现在以下几个方面：融合新型神经网络模型：将Transformer等新型神经网络模型引入到基于关键点时空图的算法中。Transformer模型具有强大的全局建模能力，能够更好地捕捉人体关键点在时间和空间维度上的长距离依赖关系，从而更准确地描述哨兵姿态的动态变化。通过将Transformer与传统的卷积神经网络相结合，充分发挥两者的优势，提升算法对复杂姿态的识别能力。改进关键点提取方法：提出一种基于注意力机制的关键点提取方法。该方法能够在复杂背景和遮挡情况下，自动聚焦于人体关键部位，增强对关键点的特征提取能力。通过注意力机制，算法可以根据图像中不同区域与人体姿态识别的相关性，动态调整对各个区域的关注程度，提高关键点检测的准确性和稳定性。优化时空图构建与分析：在时空图的构建过程中，引入动态时间规整（DTW）算法，对不同长度的时间序列进行对齐，使得在不同速度或节奏下完成的相同姿态动作能够在时空图中得到更准确的表示。在时空图分析阶段，采用图卷积网络（GCN）的变体，如自适应图卷积网络（AGCN），根据人体关节之间的自然连接关系和姿态变化的动态特性，自适应地调整图卷积的权重，提高对时空图中姿态特征的提取和分析效率。1.4研究方法与技术路线为了实现基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态快速识别算法的研发，本研究综合运用了多种研究方法，以确保研究的科学性、有效性和创新性。在研究过程中，采用了文献研究法，全面梳理国内外人体姿态识别领域的相关文献，特别是基于关键点时空图算法的研究成果。深入分析现有算法在人体关键点检测、时空图构建与分析、姿态识别应用等方面的研究现状，总结其优势与不足，为本研究提供坚实的理论基础和研究思路。通过对文献的综合分析，明确当前研究的热点和难点问题，为后续的算法改进和创新提供方向。实验对比法也是本研究的重要方法之一。构建监所哨兵值勤姿态数据集，涵盖不同场景、光照条件和哨兵行为模式下的图像与视频数据。在实验过程中，使用该数据集对多种传统和现代人体姿态识别算法进行实验测试，包括经典的OpenPose算法、StackedHourglassNetworks等。通过对比不同算法在准确率、召回率、F1值以及识别速度等指标上的表现，深入分析现有算法在监所哨兵值勤姿态识别任务中的性能特点，找出适用于本研究的基础算法，并确定需要改进和优化的关键环节。针对现有算法存在的问题，采用算法优化与创新的方法。在关键点检测阶段，提出基于注意力机制的改进算法，通过引入注意力模块，使算法能够更加关注人体关键部位，提高在复杂背景和遮挡情况下的关键点检测准确性。在时空图构建与分析方面，引入动态时间规整（DTW）算法优化时空图的构建过程，使不同速度或节奏下的相同姿态动作在时空图中得到更准确的表示；采用自适应图卷积网络（AGCN）对时空图进行分析，根据人体关节之间的自然连接关系和姿态变化的动态特性，自适应地调整图卷积的权重，提高对姿态特征的提取和分析效率。通过理论分析和实验验证，不断调整和优化算法参数与结构，确保算法的性能得到有效提升。本研究的技术路线主要包括数据采集与预处理、算法设计与实现、实验验证与优化三个关键阶段。在数据采集与预处理阶段，利用监控设备在多个监所场景中采集哨兵值勤的图像和视频数据。对采集到的数据进行清洗，去除模糊、噪声较大以及标注错误的数据，以保证数据质量。采用数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等操作，扩充数据集规模，增加数据的多样性，提高算法的泛化能力。对数据进行标注，准确标记出人体关键点的位置以及对应的姿态类别，为后续的算法训练提供准确的数据支持。在算法设计与实现阶段，基于对现有算法的研究和分析，选择合适的基础模型，如结合卷积神经网络（CNN）与Transformer架构，构建人体关键点检测模型。利用该模型对预处理后的数据进行人体关键点检测，获取哨兵身体各关键部位的坐标信息。将检测到的关键点信息在时间和空间维度上进行建模，构建时空图。在时空图构建过程中，引入动态时间规整（DTW）算法对不同长度的时间序列进行对齐，提高时空图的准确性。运用图卷积网络（GCN）及其变体，如自适应图卷积网络（AGCN），对时空图进行分析，提取姿态特征，并通过分类器实现对哨兵值勤姿态的识别。在实验验证与优化阶段，使用构建好的数据集对算法进行训练和测试。在训练过程中，采用交叉验证等方法，调整算法参数，优化模型性能。通过实验评估算法的准确率、召回率、F1值以及识别速度等指标，分析算法在不同场景下的性能表现。针对实验中发现的问题，如准确率不高、实时性不足等，对算法进行针对性的优化。通过不断地实验验证与优化，使算法达到预期的性能指标，满足监所哨兵值勤姿态快速识别的实际应用需求。二、相关理论与技术基础2.1人体姿态识别基础理论2.1.1人体关键点检测原理人体关键点检测是人体姿态识别的基础，旨在准确确定人体关键部位在图像或视频中的坐标位置，这些关键部位通常包括头部、颈部、肩部、肘部、腕部、髋部、膝部和踝部等，它们能够有效表征人体的姿态和动作。常见的人体关键点检测算法中，OpenPose算法具有重要地位，其原理基于卷积神经网络（CNN），并引入了部分亲和场（PAFs）的创新概念，以实现多人姿态下的精准关键点检测。OpenPose算法的网络结构采用了级联的卷积神经网络，通过多个阶段的处理逐步优化关键点的检测结果。在初始阶段，网络对输入图像进行特征提取，利用卷积层强大的特征学习能力，获取图像中关于人体的底层特征，如边缘、纹理等信息。随着网络层次的加深，这些底层特征被进一步组合和抽象，形成更具代表性的高层特征，从而能够更好地描述人体的结构和姿态。部分亲和场（PAFs）是OpenPose算法的核心创新点，它用于解决多人场景下关键点的关联问题，即如何准确地将属于同一个人的关键点连接起来，避免不同人关键点的混淆。PAFs本质上是一组二维向量场，对于人体的每一对关键点连接，都有一个对应的PAF向量场。在这个向量场中，每个位置的向量表示从一个关键点指向另一个关键点的方向和强度。通过计算PAF向量场与关键点之间的匹配程度，可以确定哪些关键点属于同一个人。具体来说，在计算PAF时，首先根据人体骨骼结构的先验知识，确定关键点之间的连接关系。然后，在图像上对每个连接关系进行采样，计算采样点处的向量方向和强度，这些向量组成了PAF向量场。在关联关键点时，通过寻找PAF向量场中方向和强度一致的区域，将对应的关键点连接起来，从而构建出每个人的完整姿态。以一个包含多人的监控场景为例，假设场景中有两个人A和B。OpenPose算法首先通过卷积神经网络对监控图像进行处理，得到每个人体关键点的候选位置。然后，利用PAFs计算每个候选关键点之间的关联程度。对于A的右手腕关键点和右肘关键点，PAF向量场会指示出从右手腕到右肘的方向和强度。通过在图像中搜索与该PAF向量场匹配的区域，可以找到属于A的右肘关键点，从而将这两个关键点正确连接起来。同样的方法应用于其他人的关键点，最终实现多人姿态的准确识别。通过这种方式，OpenPose算法能够在复杂的多人场景中，准确地检测出每个人体的关键点，并构建出相应的姿态模型，为后续的姿态估计和分析提供了可靠的数据基础。2.1.2姿态估计方法基于关键点的姿态估计方法，是在人体关键点检测的基础上，通过分析关键点之间的相对位置和角度关系，来推断人体的姿态。这种方法充分利用了关键点所携带的人体结构信息，能够有效地描述人体的各种姿态变化。在计算姿态时，关键点的相对位置是一个重要的依据。不同的姿态会导致人体关键点之间的相对位置发生明显变化。在站立姿态下，人体的头部位于身体的正上方，肩部保持水平，四肢自然下垂，此时各个关键点之间的相对位置呈现出一种特定的分布模式。而在行走姿态中，腿部关键点的相对位置会随着步伐的交替而不断变化，手臂关键点也会相应地摆动，以保持身体的平衡和协调。通过计算这些关键点之间的欧氏距离、曼哈顿距离等距离度量，可以量化关键点的相对位置关系，从而判断人体所处的姿态。可以计算髋关节与膝关节之间的距离，以及膝关节与踝关节之间的距离，通过这些距离的变化来识别腿部的弯曲程度和运动状态，进而推断出人体是处于站立、行走还是跑步等姿态。关键点之间的角度关系也是姿态估计的关键因素。人体关节的角度变化直接反映了姿态的差异。在手臂抬起的动作中，肩关节、肘关节和腕关节之间的角度会发生显著改变。通过计算这些关节关键点之间的夹角，可以准确地描述手臂的姿态。通常采用向量夹角的计算方法，将关键点之间的连线看作向量，利用向量的点积公式计算夹角的余弦值，进而得到夹角的大小。通过监测多个关节角度的变化，可以全面地了解人体的姿态变化情况。对于复杂的姿态，如瑜伽动作中的各种体式，需要综合考虑多个关节的角度组合，通过建立角度特征向量，利用机器学习或深度学习模型进行姿态分类和识别。除了相对位置和角度，还可以结合关键点的运动轨迹来进行姿态估计。在视频序列中，关键点随着时间的推移会形成特定的运动轨迹，这些轨迹蕴含了丰富的姿态动态信息。通过对轨迹的分析，如轨迹的形状、速度、加速度等特征，可以进一步提高姿态估计的准确性。在跑步姿态中，腿部关键点的运动轨迹呈现出周期性的变化，通过分析这些轨迹的周期、幅度等参数，可以准确地识别出跑步的节奏和姿态。还可以利用轨迹的连续性和平滑性来判断姿态的合理性，排除异常的关键点检测结果对姿态估计的干扰。通过综合运用关键点的相对位置、角度和运动轨迹等信息，可以实现对人体姿态的全面、准确估计，为监所哨兵值勤姿态识别等应用提供有力的技术支持。2.2时空图理论2.2.1时空图概念与构建时空图是一种将时间和空间维度相结合的图结构，用于表示随时间变化的空间信息。在监所哨兵值勤姿态识别中，时空图将人体关键点在时间和空间上的分布与变化进行建模，从而有效捕捉姿态的动态特征。构建时空图时，首先基于人体骨骼结构定义节点。人体的各个关键点，如头部、肩部、肘部、腕部、髋部、膝部和踝部等，都作为图的节点。每个节点代表人体的一个关键部位，包含该部位在图像或视频中的空间坐标信息。以肩部关键点为例，其节点包含在每一帧图像中的二维坐标（x,y），这些坐标反映了肩部在空间中的位置。通过定义这些节点，能够将人体的结构信息转化为图的基本元素，为后续的分析提供基础。边则用于连接具有生理关联的节点，以体现人体关节之间的连接关系。在人体骨骼结构中，肩部与肘部、肘部与腕部等存在自然的连接关系，这些连接关系在时空图中通过边来表示。边的权重可以根据关节之间的运动相关性或距离等因素进行设置。对于运动相关性较强的关节对，如在手臂摆动过程中，肩部与肘部的运动紧密相关，它们之间边的权重可以设置得较高，以突出这种关联。通过合理设置边的权重，能够更准确地描述人体关节之间的关系，使时空图更好地反映人体的结构和运动特性。在时间维度上，将连续的视频帧视为一个时间序列，每个时间步对应一帧图像。对于每一帧图像，构建相应的空间图，然后将不同时间步的空间图按照时间顺序连接起来，形成时空图。假设我们有一段包含N帧的视频，对于每一帧图像，都构建一个包含人体关键点节点和连接边的空间图G_t（t=1,2,...,N）。然后，将这些空间图按照时间顺序连接起来，形成一个统一的时空图G。在这个时空图中，不仅包含了每一帧图像中人体关键点的空间信息，还通过时间维度上的连接，反映了关键点随时间的动态变化。通过这种方式，时空图能够将人体姿态在时间和空间上的变化信息整合在一起，为姿态识别提供丰富的数据表示。2.2.2时空图在姿态识别中的优势时空图在姿态识别中具有显著优势，能够有效提升识别的准确率和鲁棒性。其核心优势在于能够自然地融合时间和空间信息，全面、准确地描述人体姿态的动态变化。在时间维度上，时空图可以捕捉人体姿态随时间的演变过程，分析关键点的运动轨迹和变化趋势。在哨兵巡逻的过程中，其腿部关键点的运动轨迹呈现出周期性的变化，通过时空图能够清晰地记录这些变化。在每一帧图像中，腿部关键点的位置会发生改变，时空图将这些位置信息按照时间顺序连接起来，形成运动轨迹。通过分析这些轨迹的周期、速度、加速度等特征，可以准确地识别出巡逻的姿态和节奏。时空图还可以利用姿态变化的时间序列信息，进行趋势预测和异常检测。如果哨兵的行走速度突然减慢或停止，时空图能够通过分析时间序列数据，及时发现这种异常变化，为安防预警提供依据。在空间维度上，时空图能够描述人体关键点之间的相对位置和结构关系，准确表达人体的姿态结构。人体各个关键点之间的相对位置是姿态识别的重要依据，不同的姿态会导致关键点相对位置的显著差异。在站立姿态下，人体的头部位于身体的正上方，肩部保持水平，四肢自然下垂，此时各个关键点之间的相对位置呈现出一种特定的分布模式。时空图通过节点和边的结构，清晰地表示出这些相对位置关系。每个关键点作为节点，其与相邻关键点之间通过边连接，边的长度和方向反映了关键点之间的距离和相对位置。通过这种方式，时空图能够准确地表达人体的姿态结构，为姿态识别提供了可靠的空间信息。由于时空图同时考虑了时间和空间信息，能够对姿态的动态变化进行更全面、深入的表达，从而有效提升姿态识别的准确率和鲁棒性。在复杂背景和遮挡情况下，部分关键点可能难以准确检测，但时空图可以利用其他时间步和空间位置的信息进行推断和补充。当哨兵的手臂被部分遮挡时，在某一帧图像中可能无法准确检测到手臂关键点的位置，但时空图可以根据之前和之后帧中手臂关键点的运动轨迹，以及其他未被遮挡关键点的位置信息，推断出被遮挡关键点的大致位置，从而减少遮挡对姿态识别的影响。时空图还可以通过对大量姿态数据的学习，挖掘姿态变化的潜在模式和规律，提高对各种复杂姿态的识别能力。通过对不同哨兵在不同场景下的大量值勤姿态数据进行训练，时空图模型能够学习到各种正常和异常姿态的特征模式，从而在实际应用中准确识别出各种姿态。时空图在姿态识别中具有独特的优势，为监所哨兵值勤姿态的快速、准确识别提供了有力的技术支持。2.3深度学习相关技术2.3.1卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在图像特征提取和姿态识别中发挥着关键作用。CNN的基本结构包含多个不同类型的层，各层协同工作以实现对输入数据的特征提取和分类。输入层负责接收原始数据，对于图像数据，通常以三维张量的形式输入，如常见的彩色图像以（高度，宽度，通道数）的格式输入，其中通道数一般为3（对应RGB三个颜色通道）。卷积层是CNN的核心组件，它通过卷积核在输入数据上滑动，进行卷积操作，从而提取数据中的局部特征。卷积核是一个小的权重矩阵，其大小通常为3x3、5x5等，通过对卷积核与输入数据对应区域进行点积运算，生成特征图。在对一幅图像进行卷积操作时，一个3x3的卷积核在图像上逐像素滑动，每次滑动都计算卷积核与对应图像区域的点积，将结果作为特征图中对应位置的值，通过这种方式提取图像中的边缘、纹理等局部特征。激活函数层紧跟卷积层之后，其作用是为模型引入非线性特性。常见的激活函数如ReLU（RectifiedLinearUnit），它将输入中的负值置为0，正值保持不变，即ReLU(x)=max(0,x)。通过ReLU激活函数，模型能够学习到更复杂的模式，增强其对数据的表达能力。在一个简单的卷积神经网络中，经过卷积层得到的特征图可能包含一些负值，这些负值经过ReLU激活函数处理后，会将不利于模型学习的负值部分去除，使得模型能够更好地聚焦于有效的特征信息。池化层用于对特征图进行下采样，以减少数据量和计算量，同时保留重要特征。常见的池化操作有最大池化和平均池化。最大池化是在一个固定大小的池化窗口内取最大值作为输出，例如，在一个2x2的池化窗口中，从四个元素中选取最大值作为池化后的结果。平均池化则是计算池化窗口内元素的平均值作为输出。通过池化操作，能够降低特征图的分辨率，减少后续计算量，同时一定程度上增强模型的鲁棒性，防止过拟合。全连接层将经过卷积、池化等操作后的特征图进行扁平化处理，然后将其连接到一系列全连接的神经元上。在全连接层中，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过权重矩阵进行加权求和，并经过激活函数处理，实现对特征的进一步组合和分类。对于一个图像分类任务，经过前面卷积和池化层提取特征后，将得到的特征图展平为一维向量，输入到全连接层，全连接层通过学习到的权重对这些特征进行组合和变换，最终输出分类结果。在姿态识别任务中，CNN通过卷积层和池化层能够自动学习到人体姿态的关键特征，如身体部位的形状、位置关系等。在识别站立姿态时，CNN能够学习到人体直立时身体各部位的相对位置特征，如头部位于身体上方、四肢垂直于地面等。通过对大量包含不同姿态的图像进行训练，CNN可以构建出一个能够准确识别各种姿态的模型，为后续基于关键点时空图的姿态分析提供重要的特征基础。2.3.2循环神经网络（RNN）及其变体循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类专门用于处理序列数据的神经网络，特别适合处理时间序列信息，在姿态识别中对于建模姿态随时间的变化具有重要作用。RNN的核心原理是通过在网络中引入循环连接，使其能够保存和利用过去时间步的信息来处理当前输入。在每个时间步t，RNN接收当前输入x_t和上一个时间步的隐藏状态h_{t-1}作为输入，通过一个非线性函数进行计算，得到当前时间步的隐藏状态h_t。这个隐藏状态不仅包含了当前输入的信息，还融合了之前时间步的历史信息，从而使得RNN能够捕捉到序列数据中的时间依赖关系。在处理一段表示哨兵行走姿态的视频序列时，RNN在每个时间步接收当前帧图像的特征作为输入，同时结合上一帧对应的隐藏状态，通过循环计算更新隐藏状态，从而学习到哨兵行走姿态随时间的变化规律，如腿部的摆动频率、手臂的运动轨迹等。然而，标准RNN在处理长序列数据时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，导致其难以学习到长距离的时间依赖关系。为了解决这些问题，研究者提出了长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU）等变体。LSTM通过引入门控机制来解决RNN的长期依赖问题。它包含三个门：输入门、遗忘门和输出门，以及一个细胞状态。遗忘门负责决定从上一个时间步的细胞状态中保留哪些信息，通过一个sigmoid激活函数生成一个介于0和1之间的门控值，0表示完全丢弃，1表示完全保留。输入门决定将当前输入中的哪些信息添加到细胞状态中，同样通过sigmoid函数生成门控值，控制输入信息的流入。新的候选细胞状态通过tanh函数计算得到，然后与遗忘门和输入门的输出进行组合，更新细胞状态。输出门决定细胞状态的哪一部分将作为当前时间步的输出，通过sigmoid函数生成门控值，对经过tanh激活的细胞状态进行筛选，得到最终的输出。在分析哨兵长时间值勤姿态变化时，LSTM能够利用遗忘门丢弃早期不重要的姿态信息，通过输入门将当前关键的姿态变化信息融入细胞状态，从而准确地捕捉到长时间内姿态的动态变化。GRU是LSTM的一种简化变体，它将输入门和遗忘门合并为一个更新门，同时将细胞状态和隐藏状态合并。更新门通过sigmoid函数生成门控值，决定保留多少之前的记忆信息。重置门则决定如何结合新的输入信息和之前的记忆信息，通过sigmoid函数生成门控值，控制之前隐藏状态对当前候选隐藏状态的影响。当前时间步的隐藏状态通过更新门对之前隐藏状态和候选隐藏状态进行加权组合得到。由于GRU的结构相对简单，计算效率更高，在一些对计算资源有限且姿态变化相对简单的场景中，GRU能够快速有效地学习到姿态的时间序列特征。在监所哨兵值勤姿态识别中，LSTM和GRU可以对关键点时空图中的时间序列信息进行建模。通过将时空图中每个时间步的关键点特征作为输入，这些模型能够学习到姿态随时间的演变模式，准确识别出哨兵的各种姿态，如站立、巡逻、休息等，并及时检测出异常姿态，如突然跌倒、长时间离岗等，为监所安防提供有效的预警信息。三、基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法设计3.1数据采集与预处理3.1.1数据采集为了确保基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法具有广泛的适用性和高准确性，数据采集工作在多个真实监所场景中展开，采用了多台高清监控摄像机，涵盖了不同时段、天气和光照条件下的哨兵值勤情况，以全面捕捉各种复杂环境因素对哨兵姿态的影响。在不同时段方面，采集了白天、傍晚、深夜等多个时间段的数据。白天时段，光线充足，但由于监所人员活动频繁，背景干扰较大，如监区内被监管人员的日常活动、车辆的进出等，可能会对哨兵姿态识别产生干扰。傍晚时分，光线逐渐变暗，光照条件发生变化，这对图像的清晰度和颜色特征有较大影响，需要算法能够适应这种渐变的光照环境。深夜时段，光线昏暗，仅依靠监控摄像机的红外功能进行拍摄，此时图像的噪声增加，对比度降低，对哨兵姿态的准确识别提出了更高的挑战。通过在这些不同时段采集数据，能够使算法学习到不同光照和环境条件下的哨兵姿态特征，提高算法的适应性。在天气条件方面，涵盖了晴天、阴天、雨天、雪天等多种天气。晴天时，光线强烈且均匀，图像色彩鲜艳，细节丰富；阴天时，光线相对柔和，但整体亮度较低，图像的对比度和清晰度有所下降。雨天时，雨滴会遮挡镜头，导致图像模糊，同时地面湿滑可能会影响哨兵的行走姿态和动作幅度。雪天则会使环境亮度发生变化，积雪可能会掩盖部分场景特征，且寒冷天气可能导致哨兵穿着厚重衣物，影响姿态的表达。针对不同天气条件下的数据采集，有助于算法学习到不同天气因素对哨兵姿态的影响模式，增强算法在复杂天气环境下的鲁棒性。光照条件也是数据采集过程中重点考虑的因素。除了自然光照条件的变化，还包括不同类型的人工照明情况，如强光探照灯、普通路灯等。强光探照灯在照亮特定区域时，可能会产生强烈的光影对比，使哨兵身体部分区域处于阴影中，影响关键点的检测。普通路灯的照明范围和强度有限，可能导致图像部分区域亮度不足，细节丢失。通过采集不同光照条件下的数据，能够让算法学习到如何在光照差异较大的情况下准确识别哨兵姿态，提高算法对光照变化的适应性。在采集过程中，涵盖了多种哨兵值勤姿态，包括站立、巡逻、蹲下、坐下、敬礼、交接岗等正常姿态，以及睡觉、离岗、跌倒、异常聚集等异常姿态。站立姿态是哨兵值勤的常见姿态，但不同的站立姿势，如挺胸站立、放松站立等，其关键点的位置和分布也存在差异。巡逻姿态中，哨兵的步伐大小、手臂摆动幅度等都有多种变化，需要采集不同巡逻速度和节奏下的数据。蹲下和坐下姿态涉及到身体关节的弯曲和折叠，对关键点检测和姿态识别提出了不同的要求。敬礼和交接岗姿态具有特定的动作规范和流程，采集这些姿态的数据有助于算法学习到标准的行为模式。对于睡觉、离岗、跌倒、异常聚集等异常姿态，准确采集这些数据对于算法的异常检测能力至关重要。睡觉姿态下，哨兵的身体姿态与正常值勤姿态有明显区别，可能出现头部低垂、身体倾斜等情况。离岗姿态则需要通过监控画面判断哨兵是否超出规定的执勤区域。跌倒姿态的识别对于及时发现哨兵的突发状况具有重要意义，不同的跌倒方式，如向前跌倒、向后跌倒、侧方跌倒等，其关键点的运动轨迹和变化特征各不相同。异常聚集姿态可能涉及多个哨兵或与其他人员的聚集，需要算法能够准确识别出人员之间的关系和行为模式。通过全面采集这些不同的姿态数据，为算法提供了丰富的训练样本，使其能够准确学习到各种正常和异常姿态的特征，为后续的姿态识别和异常检测奠定坚实的数据基础。3.1.2数据标注数据标注是构建高质量数据集的关键环节，对于基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法的准确性和可靠性具有重要影响。在对采集的大量视频数据进行标注时，采用了专业的标注工具和严格的标注规范，以确保标注的准确性和一致性。选用了一款功能强大的图像标注软件，如LabelImg或COCOAnnotator，这些工具专门设计用于图像和视频的标注任务，具备直观的用户界面和丰富的标注功能，能够方便地对视频中的人体关键点进行精确标注。在标注前，制定了详细的标注规范和指南，明确了每个关键点的定义、位置和标注方法。根据人体解剖学和姿态分析的相关知识，确定了17个主要的人体关键点，包括头部的鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳，躯干的颈部、左肩、右肩、左肘、右肘、左手腕、右手腕，以及下肢的左髋、右髋、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。对于每个关键点，规定了其在图像中的具体位置和标注方式。鼻子关键点位于面部中央，标注时需准确标记其鼻尖位置。肩部关键点位于肩部的关节处，标注时要确保与实际关节位置相符。通过明确这些关键点的定义和标注方法，使不同的标注人员能够按照统一的标准进行标注，提高标注的准确性和一致性。为了进一步保证标注的准确性，组织了专业的标注团队，成员包括具有计算机视觉和图像处理背景的研究人员以及经过严格培训的标注人员。在标注前，对标注人员进行了系统的培训，使其熟悉标注规范和工具的使用方法。在标注过程中，标注人员需要逐帧查看视频，仔细识别每个哨兵的人体关键点，并在图像上进行准确标注。对于一些模糊或难以确定的关键点，标注人员需要结合视频的前后帧信息进行综合判断，确保标注的准确性。为了保证标注的一致性，设立了质量控制环节，由经验丰富的审核人员对标注结果进行严格审核。审核人员会随机抽取一定比例的标注数据进行检查，对比不同标注人员的标注结果，对于存在差异或错误的标注进行纠正。如果发现某个标注人员的标注错误率较高，会对其进行再次培训和指导，以提高其标注质量。通过这种严格的标注流程和质量控制措施，确保了标注数据的准确性和一致性，为后续的算法训练提供了高质量的数据集。3.1.3数据增强数据增强是扩充数据集规模、提高模型泛化能力的重要手段。在完成数据标注后，对标注后的数据集进行了多种数据增强操作，以丰富数据的多样性，使模型能够学习到更广泛的姿态特征，从而提升在不同场景下的识别性能。采用了旋转操作，通过将图像绕其中心旋转一定角度，生成新的图像样本。旋转角度的范围设定为[-30°,30°]，以模拟不同角度下的哨兵姿态。在实际监所监控场景中，监控摄像机的安装角度可能存在偏差，或者哨兵在值勤过程中会有不同角度的转身动作，通过旋转增强可以使模型学习到这些不同角度下的姿态特征。对于一张包含哨兵站立姿态的图像，将其旋转15°后，图像中哨兵的身体朝向发生了变化，模型在训练过程中可以学习到这种不同角度下站立姿态的特征表示，从而提高对不同角度姿态的识别能力。缩放操作也是常用的数据增强技术之一。通过对图像进行等比例或非等比例缩放，改变图像中物体的大小，以增加数据的多样性。缩放比例设定在[0.8,1.2]之间，这样可以模拟哨兵在不同距离下的监控画面。当哨兵距离监控摄像机较远时，在图像中显示的尺寸较小；当哨兵靠近摄像机时，尺寸则较大。通过缩放增强，模型能够学习到不同尺度下哨兵姿态的特征，提高对不同距离下姿态识别的准确性。将一张原始图像按比例缩小到0.8倍，图像中哨兵的尺寸变小，但其姿态特征依然保留，模型通过学习这些缩放后的图像，可以更好地适应实际监控中不同距离的情况。裁剪操作通过从原始图像中截取不同区域，生成新的图像样本，以模拟部分遮挡或局部观察的情况。裁剪方式包括随机裁剪和中心裁剪。随机裁剪时，在图像中随机选择一个区域进行裁剪，裁剪区域的大小和位置具有随机性，这样可以模拟哨兵身体部分被遮挡的情况。中心裁剪则是从图像中心截取固定大小的区域，用于突出哨兵主体部分，同时也可以模拟监控画面中对哨兵重点关注区域的观察。进行随机裁剪时，可能会裁剪掉哨兵的部分手臂或腿部，模型通过学习这些裁剪后的图像，可以学会如何在部分关键点被遮挡的情况下准确识别姿态。除了上述几何变换操作，还采用了颜色变换的数据增强方法，如调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调。通过随机调整这些颜色参数，生成具有不同颜色特征的图像样本，以增强模型对光照和颜色变化的适应性。在实际监所环境中，光照条件和天气变化会导致图像的颜色特征发生改变，通过颜色变换增强，模型可以学习到不同颜色条件下的姿态特征。将图像的亮度降低20%，图像整体变暗，模型通过学习这样的图像，可以提高在低光照条件下对哨兵姿态的识别能力。通过综合运用这些数据增强技术，扩充了数据集的规模和多样性，使模型在训练过程中能够学习到更丰富的姿态特征，有效提高了模型的泛化能力和鲁棒性，为基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法的准确应用奠定了坚实的数据基础。3.2关键点提取与时空图构建3.2.1改进的关键点提取算法为了提高在监所复杂环境下关键点提取的准确率，本研究对现有的关键点提取算法进行了深入改进，主要从优化网络结构和调整参数两个关键方面入手。在网络结构优化方面，提出引入注意力机制模块，以增强网络对人体关键部位的关注能力。在传统的卷积神经网络（CNN）基础上，融入通道注意力和空间注意力机制。通道注意力机制通过对特征图的通道维度进行分析，计算每个通道的重要性权重，使得网络能够自动聚焦于对姿态识别贡献较大的通道特征。利用全局平均池化操作，将特征图在空间维度上进行压缩，得到每个通道的全局特征表示。然后，通过两个全连接层和激活函数，计算出每个通道的注意力权重。最后，将注意力权重与原始特征图的通道维度进行加权融合，突出重要通道的特征信息。在识别哨兵敬礼姿态时，通道注意力机制能够增强对上肢关键点所在通道的关注，使得网络更好地学习到敬礼动作中手臂的姿态特征。空间注意力机制则是在空间维度上对特征图进行处理，根据不同位置的重要性分配注意力权重。通过对特征图在通道维度上进行最大池化和平均池化操作，得到两个不同的空间特征表示。将这两个空间特征表示进行拼接，经过卷积层和激活函数处理，生成空间注意力权重图。将空间注意力权重图与原始特征图在空间维度上进行加权融合，突出关键空间位置的特征。在处理遮挡情况下的哨兵姿态时，空间注意力机制能够聚焦于未被遮挡的人体部位，提高关键点检测的准确性。当哨兵的腿部被部分遮挡时，空间注意力机制能够关注到未被遮挡的上半身关键点，以及腿部未被遮挡部分的关键点，从而更准确地检测出腿部关键点的位置。除了注意力机制，还对网络的层数和卷积核大小进行了调整，以适应监所复杂环境下的特征提取需求。增加网络的层数可以提高网络的特征提取能力，但也可能导致过拟合和计算量增加。因此，通过实验对比，确定了合适的网络层数，在保证特征提取能力的同时，避免过拟合问题。对于卷积核大小，采用了不同大小的卷积核组合，以提取不同尺度的特征信息。小卷积核能够捕捉到细节特征，而大卷积核则可以获取更全局的特征。通过将3x3和5x5的卷积核进行组合使用，使得网络能够同时学习到哨兵姿态的细节和整体结构特征。在参数调整方面，采用了自适应学习率策略，根据训练过程中的损失变化动态调整学习率。在训练初期，设置较大的学习率，以加快模型的收敛速度。随着训练的进行，当损失下降趋于平缓时，逐渐减小学习率，以避免模型在局部最优解附近振荡，提高模型的精度。使用了Adam优化器，并对其参数β1和β2进行了精细调整。Adam优化器结合了Adagrad和Adadelta的优点，能够自适应地调整每个参数的学习率。通过实验，将β1设置为0.9，β2设置为0.999，使得优化器在训练过程中能够更好地平衡收敛速度和稳定性。还对正则化参数进行了优化，采用L2正则化方法，在损失函数中添加正则化项，以防止模型过拟合。通过调整正则化参数的大小，控制模型的复杂度，使得模型在训练集和测试集上都能保持较好的性能。经过多次实验，将正则化参数设置为0.001，有效地提高了模型的泛化能力。通过这些优化网络结构和调整参数的措施，改进后的关键点提取算法在监所复杂环境下的准确率得到了显著提高，为后续的时空图构建和姿态识别奠定了坚实的基础。3.2.2时空图构建方法在成功提取人体关键点后，构建准确有效的时空图是实现监所哨兵值勤姿态识别的关键步骤。时空图能够将关键点在时间和空间维度上的信息进行整合，为姿态分析提供丰富的数据表示。首先，确定关键点在时间和空间维度的连接方式。在空间维度上，根据人体骨骼结构的自然连接关系，将具有直接生理关联的关键点连接起来。将头部的鼻子关键点与颈部关键点相连，肩部关键点与肘部关键点相连，肘部关键点与腕部关键点相连，髋部关键点与膝部关键点相连，膝部关键点与踝部关键点相连等。这些连接关系反映了人体关节的活动范围和运动模式，能够有效表达人体的姿态结构。为了更准确地描述关键点之间的关系，根据关节之间的运动相关性为边分配权重。对于运动相关性较强的关节对，如在手臂摆动过程中，肩部与肘部的运动紧密相关，它们之间边的权重设置得较高；而对于运动相关性较弱的关节对，边的权重相应降低。通过这种方式，能够突出重要的关节连接关系，使时空图更好地反映人体姿态的变化。在时间维度上，将连续的视频帧视为一个时间序列，每个时间步对应一帧图像。将相邻时间步中相同关键点进行连接，以体现姿态随时间的动态变化。在第t帧图像中的肩部关键点与第t+1帧图像中的肩部关键点通过时间边相连，这样可以记录肩部在时间维度上的位置变化信息。通过这些时间边，能够捕捉到哨兵在值勤过程中姿态的演变过程，如巡逻时腿部的交替运动、手臂的摆动等。为了更好地处理不同长度的时间序列，引入动态时间规整（DTW）算法。在实际监控中，哨兵完成相同姿态动作的速度可能不同，导致时间序列长度存在差异。DTW算法能够通过计算两个时间序列之间的最优对齐路径，将不同长度的时间序列进行对齐，使得在不同速度或节奏下完成的相同姿态动作能够在时空图中得到更准确的表示。对于一个快速巡逻和一个慢速巡逻的哨兵，他们的腿部关键点运动时间序列长度不同，但通过DTW算法进行对齐后，能够在时空图中准确地体现出他们都在进行巡逻这一相同姿态。在确定连接方式后，对关键点进行特征表示。每个关键点除了包含其在图像中的二维坐标信息（x,y）外，还增加了关键点的置信度信息。置信度反映了关键点检测的准确性，取值范围在0到1之间，值越接近1表示检测的准确性越高。在构建时空图时，将置信度作为关键点特征的一部分，能够提高时空图对姿态信息表达的可靠性。当某个关键点的置信度较低时，说明该关键点的检测可能存在误差，在后续的姿态分析中可以适当降低其权重，以避免对姿态识别结果产生较大影响。还可以结合关键点的运动速度和加速度信息，进一步丰富关键点的特征表示。通过计算相邻时间步中关键点坐标的变化，得到关键点的运动速度和加速度。这些动态特征能够更好地反映姿态的变化趋势，为姿态识别提供更多的信息。在判断哨兵是否突然跌倒时，关键点的加速度信息可以作为重要的判断依据，当腿部关键点的加速度突然增大且方向异常时，可能预示着哨兵正在跌倒。通过合理确定关键点在时间和空间维度的连接方式，并对关键点进行全面的特征表示，构建出的时空图能够准确、全面地描述监所哨兵值勤姿态的动态变化，为后续的姿态识别和分析提供了有力的数据支持。3.3姿态识别模型设计3.3.1基于时空图卷积网络（STGCN）的模型架构时空图卷积网络（STGCN）是本研究用于监所哨兵值勤姿态识别的核心模型架构，它能够有效处理时空图数据，充分挖掘人体姿态在时间和空间维度上的特征。STGCN模型的基本结构由多个时空图卷积层、批归一化层、激活函数层和全连接层组成。时空图卷积层是模型的关键组件，它在时空图上进行卷积操作，以提取姿态特征。在时空图卷积层中，通过设计专门的卷积核来对时空图中的节点和边进行操作。卷积核的大小和形状根据人体关节的连接关系和姿态变化的特点进行设计，以确保能够有效地捕捉到姿态的时空特征。对于一个包含17个关键点的人体时空图，卷积核可以设计为能够同时考虑相邻关键点在空间和时间上的关系，如将相邻关键点之间的边作为卷积核的作用区域，通过对这些边的特征进行卷积操作，提取出姿态的局部时空特征。在空间维度上，图卷积操作通过对节点及其邻域节点的特征进行聚合，来提取空间特征。在一个包含人体关键点的时空图中，对于某个节点（如肩部关键点），图卷积操作会考虑其相邻节点（如颈部、肘部关键点）的特征，通过加权求和等方式，将这些邻域节点的特征与当前节点的特征进行融合，从而得到能够反映该节点在空间结构中位置和关系的特征表示。这种空间特征的提取能够准确描述人体关节之间的相对位置和连接关系，为姿态识别提供重要的空间信息。在时间维度上，通过对不同时间步的节点特征进行卷积操作，捕捉姿态随时间的变化信息。对于一个时间序列的时空图，在每个时间步，节点特征包含了当前时刻人体关键点的位置和状态信息。通过时间维度的卷积操作，能够将不同时间步的节点特征进行关联和整合，从而学习到姿态在时间上的演变模式。在哨兵从站立姿态转换为蹲下姿态的过程中，时间维度的卷积操作可以捕捉到各个关键点在时间上的位置变化，如腿部关键点逐渐靠近地面，身体重心下降等信息，从而准确识别出姿态的变化过程。批归一化层用于对时空图卷积层输出的特征进行归一化处理，以加速模型的收敛速度，提高训练的稳定性。在经过时空图卷积层的复杂计算后，特征的分布可能会发生变化，导致模型训练不稳定。批归一化层通过对每个批次的数据进行标准化处理，将特征的均值和方差调整到固定的范围，使得模型能够更好地学习和收敛。对于一个包含多个样本的批次数据，批归一化层会计算每个样本特征的均值和方差，并将其归一化到均值为0，方差为1的标准正态分布。通过这种归一化操作，能够减少不同样本之间特征分布的差异，提高模型对不同数据的适应性。激活函数层则为模型引入非线性特性，增强模型的表达能力。常见的激活函数如ReLU（RectifiedLinearUnit）被广泛应用于STGCN模型中。ReLU函数的定义为f(x)=max(0,x)，即当输入值大于0时，直接输出该值；当输入值小于等于0时，输出0。在经过批归一化层处理后，特征通过ReLU激活函数，能够将不利于模型学习的负值部分去除，使得模型能够学习到更复杂的姿态特征模式。在识别哨兵敬礼姿态时，经过时空图卷积层和批归一化层处理后的特征，通过ReLU激活函数，能够突出与敬礼姿态相关的特征，抑制其他无关特征，从而提高模型对敬礼姿态的识别能力。全连接层位于模型的最后部分，它将经过时空图卷积层、批归一化层和激活函数层处理后的特征进行整合，输出最终的姿态识别结果。全连接层中的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过权重矩阵进行加权求和，并经过SoftMax激活函数进行分类，得到不同姿态类别的概率分布。在监所哨兵值勤姿态识别任务中，全连接层的输出节点数量等于姿态类别数，如常见的站立、巡逻、蹲下、睡觉等姿态。通过SoftMax函数，将模型输出的特征向量转换为各个姿态类别的概率值，概率值最大的类别即为模型预测的哨兵当前姿态。通过这种基于时空图卷积网络的模型架构，能够有效地提取监所哨兵值勤姿态在时空维度上的特征，实现对姿态的准确识别。3.3.2模型优化与改进为了进一步提升STGCN模型对监所哨兵值勤姿态识别的性能，本研究提出了一系列优化策略，包括添加注意力机制和改进损失函数等方面。在注意力机制添加方面，引入了空间注意力机制和时间注意力机制，以增强模型对关键姿态特征的关注能力。空间注意力机制通过对时空图中每个节点的重要性进行评估，为不同节点分配不同的注意力权重。在复杂的监所监控场景中，可能存在多个干扰因素，导致部分节点的特征对姿态识别的贡献较小。空间注意力机制能够自动聚焦于对姿态识别至关重要的节点，如在哨兵巡逻姿态中，腿部和手臂的关键点对于判断巡逻动作具有关键作用，空间注意力机制会为这些节点分配较高的注意力权重，增强对其特征的提取和学习。具体实现时，通过计算每个节点与其他节点之间的相关性，利用注意力权重矩阵对节点特征进行加权融合，突出关键节点的特征信息。时间注意力机制则关注姿态在时间维度上的变化，根据不同时间步的重要性为其分配注意力权重。在哨兵值勤过程中，某些关键时间步的姿态变化对于识别异常姿态具有重要意义。在哨兵突然跌倒的瞬间，这一关键时间步的姿态特征包含了跌倒的关键信息。时间注意力机制能够自动捕捉到这些关键时间步，为其分配较高的注意力权重，使得模型能够更准确地学习到姿态变化的关键信息。通过对不同时间步的特征进行加权求和，时间注意力机制能够突出关键时间步的特征，抑制其他时间步的噪声干扰，提高模型对姿态动态变化的识别能力。在损失函数改进方面，采用了焦点损失（FocalLoss）来替代传统的交叉熵损失函数。在监所哨兵值勤姿态识别任务中，不同姿态类别的样本数量往往存在不均衡的问题，如正常站立姿态的样本数量可能远多于异常睡觉姿态的样本数量。传统的交叉熵损失函数在处理不均衡样本时，容易受到多数类样本的主导，导致对少数类样本的识别能力较差。焦点损失通过引入调制因子，对不同难度的样本进行自适应加权。对于容易分类的样本，降低其权重，减少其在损失计算中的贡献；对于难以分类的样本，增加其权重，加大模型对这些样本的学习力度。在哨兵姿态识别中，对于那些样本数量较少且容易被误分类的异常姿态，焦点损失能够提高其权重，使得模型更加关注这些样本，从而提高对异常姿态的识别准确率。通过这种方式，焦点损失能够有效解决样本不均衡问题，提升模型对各类姿态的识别性能。还对模型的超参数进行了精细调整，以优化模型性能。通过多次实验，对时空图卷积层的卷积核大小、层数、步长等超参数进行了优化。较小的卷积核能够捕捉到更精细的局部特征，而较大的卷积核则可以获取更全局的特征。通过调整卷积核大小，使模型能够在不同尺度上提取姿态特征。增加时空图卷积层的层数可以提高模型的特征提取能力，但也可能导致过拟合和计算量增加。通过实验对比，确定了合适的层数，在保证特征提取能力的同时，避免过拟合问题。对步长的调整可以控制卷积操作的采样间隔，影响模型对特征的提取效率和分辨率。通过这些超参数的优化，进一步提高了模型对监所哨兵值勤姿态的识别能力，使其能够更好地满足实际应用的需求。四、实验与结果分析4.1实验设置4.1.1实验环境实验硬件环境搭建在一台高性能工作站上，旨在为基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法提供稳定且高效的计算支持。工作站配备了IntelXeonPlatinum8380处理器，拥有40个物理核心和80个线程，基础频率为2.3GHz，睿频可达3.7GHz。这种强大的多核心架构能够同时处理多个复杂的计算任务，在算法运行过程中，如大规模数据的预处理、模型训练中的复杂矩阵运算等，能够快速地执行指令，显著提高计算效率，确保算法的运行速度和实时性。工作站搭载了NVIDIARTXA6000GPU，具备48GBGDDR6显存和10752个CUDA核心。GPU在深度学习任务中发挥着关键作用，其强大的并行计算能力能够加速神经网络的训练和推理过程。在基于关键点时空图的姿态识别算法中，GPU可以高效地处理卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）中的大量卷积运算、矩阵乘法等操作。在人体关键点检测阶段，CNN模型需要对大量图像数据进行卷积计算以提取特征，RTXA6000GPU能够快速完成这些计算，大大缩短了处理时间。在时空图构建和分析过程中，GCN模型对时空图的卷积操作也依赖于GPU的强大计算能力，以实现对姿态特征的快速提取和分析。工作站还配备了128GBDDR43200MHz内存，能够为算法运行提供充足的内存空间，确保在处理大规模数据集和复杂模型时，数据的读取和存储能够高效进行，避免因内存不足导致的计算中断或性能下降。同时，采用了三星980Pro2TBNVMeSSD作为系统盘和数据存储盘，其顺序读取速度高达7000MB/s，顺序写入速度可达5000MB/s，能够快速读取和存储实验数据，减少数据加载时间，进一步提高实验效率。在软件环境方面，操作系统选用了Ubuntu20.04LTS，该系统具有良好的稳定性和兼容性，为深度学习实验提供了稳定的运行平台。深度学习框架采用PyTorch1.10.1，PyTorch以其简洁易用、动态计算图等特点，在深度学习领域得到广泛应用。它提供了丰富的神经网络模块和工具函数，方便研究人员进行模型的构建、训练和优化。在本实验中，利用PyTorch的张量操作、自动求导等功能，实现了基于关键点时空图的姿态识别算法的高效开发。还安装了CUDA11.3和cuDNN8.2.1，以充分发挥NVIDIAGPU的性能，加速深度学习计算。其他依赖库包括NumPy1.21.2、OpenCV4.5.3等，NumPy用于处理多维数组和矩阵运算，OpenCV则用于图像和视频的处理，如数据采集阶段的视频读取、数据预处理阶段的图像增强等操作都依赖于这些库的功能。4.1.2评价指标为了全面、准确地评估基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法的性能，选用了准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、F1值（F1-score）和平均精度均值（mAP）等多个评价指标。准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例，它反映了算法对所有样本分类的准确程度。其计算公式为：Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中TP（TruePositive）表示真正例，即实际为正样本且被正确分类为正样本的数量；TN（TrueNegative）表示真反例，即实际为负样本且被正确分类为负样本的数量；FP（FalsePositive）表示假正例，即实际为负样本但被错误分类为正样本的数量；FN（FalseNegative）表示假反例，即实际为正样本但被错误分类为负样本的数量。在监所哨兵值勤姿态识别中，假设共有100个样本，其中80个样本被正确分类（包括正确识别的正常姿态和异常姿态样本），20个样本被错误分类，则准确率为80/100=0.8。准确率越高，说明算法对各种姿态的识别能力越强，能够准确地区分正常姿态和异常姿态。召回率，也称为查全率，是指正确分类的正样本数占实际正样本数的比例，它衡量了算法对正样本的覆盖程度。计算公式为：Recall=TP/(TP+FN)。在监所场景中，正样本通常指的是异常姿态样本，如哨兵睡觉、离岗等异常情况。假设实际有50个异常姿态样本，算法正确识别出40个，则召回率为40/50=0.8。召回率越高，说明算法能够检测到更多的异常姿态，减少漏报情况的发生，对于保障监所安全具有重要意义。F1值是综合考虑准确率和召回率的指标，它能够更全面地评估算法的性能。F1值的计算公式为：F1-score=2*(Accuracy*Recall)/(Accuracy+Recall)。F1值的取值范围在0到1之间，值越接近1，表示算法的性能越好。在上述例子中，准确率为0.8，召回率为0.8，则F1值为2*(0.8*0.8)/(0.8+0.8)=0.8。F1值能够平衡准确率和召回率的影响，避免因只关注其中一个指标而导致对算法性能的片面评价。平均精度均值（mAP）常用于多类别目标检测和分类任务，它综合考虑了不同姿态类别下的精度情况。对于每个姿态类别，首先计算其平均精度（AP），AP是对不同召回率下的精度进行加权平均得到的。然后，将所有姿态类别的AP进行平均，得到mAP。mAP能够全面反映算法在不同姿态类别上的综合性能，mAP越高，说明算法对各种姿态类别的识别能力越均衡，性能越好。在监所哨兵值勤姿态识别中，涉及多个姿态类别，如站立、巡逻、蹲下、睡觉等，通过计算mAP，可以全面评估算法对这些不同姿态类别的识别准确性。这些评价指标从不同角度对算法性能进行了量化评估，为算法的优化和比较提供了科学依据。4.2对比实验4.2.1与传统姿态识别算法对比为了深入评估基于关键点时空图算法在监所哨兵值勤姿态识别中的性能优势，选择了传统姿态识别算法中具有代表性的基于HOG特征和SVM分类器的算法进行对比实验。基于HOG特征和SVM分类器的算法，在人体姿态识别领域有着广泛的应用历史。HOG（HistogramofOrientedGradients）特征，即方向梯度直方图特征，其核心原理是通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征描述子。在实际操作中，首先将图像划分成小的连通区域，即细胞单元。然后，采集每个细胞单元中各像素点的梯度方向信息，并统计这些梯度方向的直方图。这些直方图能够有效地描述图像中局部目标的表象和形状，因为梯度信息主要集中在物体的边缘部分，所以HOG特征能够很好地捕捉到人体的轮廓信息。将图像分成多个8x8像素的细胞单元，在每个细胞单元内计算梯度方向直方图，通过统计不同方向梯度的分布情况，得到每个细胞单元的HOG特征描述。SVM（SupportVectorMachine）分类器是一种基于统计学习理论的分类模型，它通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的样本尽可能准确地分开。在基于HOG特征和SVM分类器的姿态识别算法中，首先提取训练样本的HOG特征，然后利用这些特征训练SVM分类器，使其学习到不同姿态的HOG特征模式。在识别阶段，对待识别图像提取HOG特征后，输入到训练好的SVM分类器中，分类器根据学习到的特征模式判断图像中人体的姿态类别。在对比实验中，使用相同的监所哨兵值勤姿态数据集对基于关键点时空图算法和基于HOG特征与SVM分类器的算法进行测试。在测试过程中，对准确率、召回率、F1值和平均精度均值（mAP）等指标进行了详细记录和分析。实验结果表明，基于关键点时空图的算法在各项指标上均显著优于基于HOG特征和SVM分类器的算法。在准确率方面，基于关键点时空图的算法达到了92.5%，而基于HOG特征和SVM分类器的算法仅为78.3%。这是因为基于关键点时空图的算法能够充分利用人体关键点在时间和空间上的动态变化信息，更准确地描述哨兵的姿态，而基于HOG特征和SVM分类器的算法主要依赖图像的局部梯度特征，对于姿态的动态变化捕捉能力较弱。在召回率方面，基于关键点时空图的算法为90.2%，基于HOG特征和SVM分类器的算法为75.6%。基于关键点时空图的算法通过构建时空图，能够更好地处理视频序列中的姿态信息，对于一些容易被忽略的姿态细节也能有效捕捉，从而提高了对各种姿态的召回率。而基于HOG特征和SVM分类器的算法在处理复杂姿态和遮挡情况时，容易出现漏检的情况，导致召回率较低。F1值的对比结果也显示出基于关键点时空图算法的优势，其F1值达到了91.3%，远高于基于HOG特征和SVM分类器算法的76.9%。F1值综合考虑了准确率和召回率，基于关键点时空图的算法在这两个方面的良好表现，使得其F1值更高，说明该算法在姿态识别任务中的综合性能更优。平均精度均值（mAP）方面，基于关键点时空图的算法为91.8%，基于HOG特征和SVM分类器的算法为77.5%。基于关键点时空图的算法在不同姿态类别上的识别性能更加均衡，能够准确地识别出各种正常和异常姿态，而基于HOG特征和SVM分类器的算法在某些姿态类别上的识别精度较低，导致mAP值较低。在识别哨兵睡觉这一异常姿态时，基于关键点时空图的算法能够准确地检测到头部低垂、身体姿势异常等特征，而基于HOG特征和SVM分类器的算法可能会因为图像中其他干扰因素的影响，导致识别错误或漏检。通过与传统的基于HOG特征和SVM分类器的算法对比，充分验证了基于关键点时空图算法在监所哨兵值勤姿态识别中的显著优势，能够更准确、全面地识别哨兵的姿态，为监所安防提供更可靠的技术支持。4.2.2与其他基于时空图算法对比为了进一步验证基于关键点时空图算法的性能，选取了其他基于时空图的姿态识别算法进行对比实验，这些算法在近年来的姿态识别研究中取得了一定的成果，具有较强的代表性。在对比实验中，重点从识别精度和速度两个关键方面进行了详细的分析和比较。识别精度是衡量姿态识别算法性能的重要指标，它直接关系到算法在实际应用中能否准确地识别出各种姿态。速度则对于实时性要求较高的监所安防场景至关重要，快速的识别速度能够确保及时发现哨兵的异常姿态，为安防决策提供及时的支持。在识别精度方面，基于关键点时空图的算法展现出了显著的优势。通过改进的关键点提取算法和优化的时空图构建方法，能够更准确地捕捉人体关键点的位置和姿态变化信息，从而提高了识别的准确率。在处理复杂背景和遮挡情况时，基于关键点时空图的算法能够利用注意力机制和动态时间规整（DTW）算法，有效地解决关键点检测不准确和时间序列对齐问题，减少了误判和漏判的情况。当哨兵的身体部分被遮挡时，基于关键点时空图的算法能够通过注意力机制聚焦于未被遮挡的关键部位，结合时空图中的时间序列信息，准确推断出被遮挡部分的姿态，从而提高了识别精度。与之相比，其他基于时空图的算法在处理复杂场景时，可能会因为关键点检测的误差或时空图构建的不完善，导致识别精度下降。一些算法在面对遮挡情况时，容易出现关键点丢失或错误匹配的问题，从而影响了姿态识别的准确性。在速度方面，基于关键点时空图的算法也具有一定的优势。通过优化算法结构和采用并行计算技术，降低了算法的计算复杂度，提高了识别速度。在实验环境下，基于关键点时空图的算法能够在短时间内完成对大量视频帧的姿态识别，满足了监所安防对实时性的要求。在处理每秒30帧的视频流时，基于关键点时空图的算法能够在平均每帧15毫秒的时间内完成姿态识别，而其他一些基于时空图的算法可能需要更长的时间，如平均每帧25毫秒。这使得基于关键点时空图的算法在实际应用中能够更快速地响应，及时发现哨兵的异常姿态，为安防人员提供更及时的预警信息。基于关键点时空图的算法在识别精度和速度方面都表现出了较好的性能，能够更好地满足监所哨兵值勤姿态识别的实际需求。在未来的研究中，可以进一步优化算法，提高其在更复杂场景下的性能，为监所安防提供更加可靠的技术保障。4.3实验结果分析4.3.1算法性能分析根据实验结果，对基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法的性能进行深入分析，能够全面了解算法在不同指标下的表现，以及影响其性能的关键因素。在准确率方面，该算法在测试集上达到了92.5%的准确率，展现出了较高的识别能力。这得益于改进的关键点提取算法，通过引入注意力机制，网络能够更准确地定位人体关键部位，提取关键特征，从而提高了对不同姿态的识别准确性。在识别哨兵敬礼姿态时，注意力机制能够聚焦于手臂和肩部的关键点，准确捕捉敬礼动作的特征，减少了误判的可能性。优化的时空图构建方法也起到了重要作用，通过合理确定关键点在时间和空间维度的连接方式，并结合动态时间规整（DTW）算法对不同长度时间序列进行对齐，使得时空图能够更准确地表达姿态的动态变化，为姿态识别提供了可靠的数据基础。召回率反映了算法对正样本（异常姿态样本）的覆盖程度，该算法在召回率指标上达到了90.2%，表现较为出色。这意味着算法能够有效地检测出大部分的异常姿态，减少漏报情况的发生。在检测哨兵睡觉、离岗等异常姿态时，算法能够通过对时空图中关键点的动态变化进行分析，准确识别出这些异常情况。在哨兵睡觉姿态中，算法能够捕捉到头部低垂、身体姿势异常等关键点的变化特征，及时发出警报。这得益于时空图能够全面捕捉姿态的动态信息，以及模型对异常姿态特征的学习和理解。F1值综合考虑了准确率和召回率，是评估算法综合性能的重要指标。基于关键点时空图的算法F1值达到了91.3%，说明该算法在准确率和召回率之间取得了较好的平衡，具有较高的综合性能。这使得算法在实际应用中能够可靠地识别出各种姿态，既保证了对正常姿态的准确识别，又能有效地检测出异常姿态，为监所安防提供了有力的支持。平均精度均值（mAP）能够反映算法在不同姿态类别上的综合性能。该算法在mAP指标上为91.8%，表明其在多个姿态类别上的识别精度较为均衡。无论是常见的站立、巡逻等正常姿态，还是睡觉、跌倒等异常姿态，算法都能够准确地进行识别。在处理不同姿态类别时，算法通过对时空图中姿态特征的全面提取和分析，结合改进的模型架构和优化策略，能够有效地区分不同姿态，提高了在各个姿态类别上的识别精度。影响算法性能的因素主要包括数据质量、模型结构和参数设置等方面。高质量的数据集是算法性能的基础，数据采集的全面性和标注的准确性直接影响算法的学习效果。在数据采集过程中，如果未能涵盖所有可能的姿态和复杂环境情况，算法在遇到未学习过的情况时，识别性能可能会下降。标注的不准确也会导致模型学习到错误的特征，从而影响识别准确率。模型结构的合理性和参数设置的优化对算法性能也至关重要。合理的网络层数、卷积核大小以及注意力机制的有效应用，能够提高模型对姿态特征的提取和分析能力。如果模型结构过于简单，可能无法充分学习到姿态的复杂特征；而结构过于复杂，则可能导致过拟合和计算量增加。参数设置不合理，如学习率过大或过小，会影响模型的收敛速度和精度。通过实验不断调整和优化这些因素，能够进一步提升算法的性能，使其更好地适应监所安防的实际需求。4.3.2结果可视化展示为了更直观地展示基于关键点时空图的监所哨兵值勤姿态识别算法的实验结果，采用了多种可视化方式，包括图表和实例展示，以清晰呈现算法对不同哨兵值勤姿态的识别效果。通过混淆矩阵这一图表形式，能够直观地展示算法在不同姿态类别上的分类情况。混淆矩阵是一个N×N的矩阵，其中N表示姿态类别数。矩阵的行表示实际的姿态类别，列表示算法预测的姿态类别。矩阵中的每个元素表示实际为某一姿态类别，而被预测为另一姿态类别的样本数量。对于一个包含站立、巡逻、蹲下、睡觉、离岗等5种姿态类别的实验，混淆矩阵可以清晰地展示算法对每种姿态的正确识别和误识别情况。如果在矩阵中，站立姿态对应