【摘 要】
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有关建筑人员行为的研究主要分为人员位移与人员动作2个层面,研究与应用该领域成果的前提为相关行为数据的获取.人员位移为实时的室内人员在室情况.针对该研究领域的相关需求
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有关建筑人员行为的研究主要分为人员位移与人员动作2个层面,研究与应用该领域成果的前提为相关行为数据的获取.人员位移为实时的室内人员在室情况.针对该研究领域的相关需求,认为人员在室情况的数据获取应具有动态地、自动地识别室内人员数量及位置的功能,并有效保障室内人员的隐私.基于图像分类技术及骨骼追踪技术,开发了连接Kinect体感传感器的动态室内人员在室情况识别程序(DIOIK),并通过4h的视频验证,得到其平均识别准确率为93.57％.
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