杨 军

(西北政法大学 人工智能与智慧法治研究院，西安 710199)

视频处理技术已广泛应用于不同领域的智能监控中.智能监控采集视频图像利用处理技术自动分析，获取不同视频动态场景中目标定位与跟踪结果，通过定位以及跟踪结果判断目标姿态行为[1]，为智能监控的日常管理以及姿态异常识别提供依据.视频处理技术具有实时性强、非接触测量等特点，目前被广泛应用于对监控需求较高的领域中.运动目标姿态检测与控制是视频处理领域的重要部分.利用分割的视频前景与背景实现运动目标姿态精准检测[2]，通过检测结果实现运动目标姿态的有效控制.同时，视频图像序列具有较高复杂性，视频图像采集过程中由于目标存在动态性变化，受光线等情况影响[3-4]，背景与前景提取较为困难，运动目标姿态检测难度提升.在运动目标受到遮挡以及目标运动速度较快、运动姿态存在较高不确定性时，其姿态检测更加困难[5-7].

视觉技术、模式识别技术等是视频处理技术中的主要方法.目前针对视频姿态检测的研究较多，赵邢等[8]提出了一种结合目标检测与双目视觉的三维姿态检测，利用深度学习的目标检测方法获取二维图片上的信息，结合深度相机利用双目视觉获取物品的关键三维空间信息，综合二维与三维信息建立三维空间坐标，绘制边框，辅助区分出物体空间上的位置，实现了目标的检测，但是该方法存在分割……