基于YOLOv8+LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别 手扶电梯 行为识别 可检测有人正常行走，有人 跌倒，有人逆行三种行为 跌倒检测 电梯跌倒 扶梯跌倒 人体行为检测 YOLOv8+LSTM。
基于YOLOv8+LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别（YOLOv8+LSTM Escalator Safety Behavior Detection System）
项目背景
随着商业设施中自动扶梯的广泛应用，扶梯安全成为关注的重点。扶梯上的不当行为，如跌倒、逆行等，不仅危及个人安全，还可能导致扶梯停运影响其他乘客。因此，开发一套高效的行为检测系统，能够实时监控扶梯上的行人行为，对于预防事故的发生至关重要。
技术方案
本项目利用先进的深度学习技术，结合YOLOv8（You Only Look Once version 8）的目标检测算法和LSTM（Long Short-Term Memory）的时间序列分析能力，实现对扶梯上行人行为的实时检测与识别。具体来说，系统能够识别以下三种典型行为：
- 正常行走（Normal Walking）
- 跌倒（Falling Down）
- 逆行（Reversing Direction）
项目特点
- 实时检测：利用YOLOv8实现实时视频流中的目标检测，快速定位行人。
- 行为识别：通过LSTM分析目标在时间维度上的运动轨迹，识别不同的行为模式。
- 高准确性：YOLOv8的高精度目标检测与LSTM的时间序列分析相结合，提高了行为识别的准确性。
- 易部署：系统设计灵活，易于在不同的硬件平台上部署和运行。
- 多场景适应：不仅适用于商超扶梯，还可扩展应用于其他需要行人行为监测的场合。
系统架构
- 前端视频采集：摄像头实时捕捉扶梯区域内的视频流。
- 目标检测：YOLOv8负责从视频帧中检测出行人的位置，并输出每个行人框的位置信息。
- 行为识别：LSTM网络接收YOLOv8输出的行人框序列，分析其运动轨迹，识别出不同的行为模式。
- 后端处理与告警：根据识别出的行为，系统可以触发相应的告警机制，通知管理人员及时处理潜在的安全隐患。
技术细节
- YOLOv8：用于实时检测视频帧中的行人，输出每个行人的位置坐标。
- LSTM：接收YOLOv8提供的行人框序列，通过分析行人随时间变化的位置，识别出不同的行为模式。
- 数据预处理：对输入视频进行预处理，包括尺寸缩放、颜色空间转换等。
- 模型训练：使用包含正常行走、跌倒、逆行等行为的视频数据集训练模型。
- 行为分类：通过训练好的模型，实时分类行人行为。
应用场景
- 商超扶梯：实时监控扶梯上的人流，预防跌倒和逆行事件发生。
- 公共场所：适用于车站、机场等人群密集区域的行人行为监测。
- 智能家居：家庭中安装的摄像头可以用来监测老人和小孩的安全行为。
- 工业安全：工厂内部的行人通道，预防员工在工作区域内的不当行为。
实现流程
- 数据收集：收集包含正常行走、跌倒、逆行等行为的视频数据。
- 数据标注：使用工具标注视频帧中的行人框。
- 模型训练：使用标注数据训练YOLOv8和LSTM模型。
- 模型测试：评估模型的性能，调整超参数以优化模型。
- 系统集成：将训练好的模型集成到实时监控系统中。
- 部署上线：在实际环境中部署系统，持续监控行人行为。
示例代码框架
以下是基于YOLOv8+LSTM的行人行为检测识别的一个简化示例代码框架：
python
深色版本
1import cv2
2import torch
3from torchvision.transforms import ToTensor
4from model import LSTMClassifier # 假设这是自定义的LSTM模型类
5
6# 初始化YOLOv8模型
7model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8n') # 选择合适的YOLOv8模型版本
8
9# 初始化LSTM模型
10lstm_model = LSTMClassifier(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
11lstm_model.load_state_dict(torch.load('path/to/lstm/model.pt')) # 加载训练好的LSTM模型权重
12lstm_model.eval()
13
14cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4') # 读取视频流
15
16while True:
17 ret, frame = cap.read()
18 if not ret:
19 break
20
21 # 使用YOLOv8进行目标检测
22 results = model(frame)
23 boxes = results.xyxy[0].cpu().numpy()
24
25 # 从YOLOv8的输出中提取行人框
26 pedestrian_boxes = [box for box in boxes if box[-1] == 'person'] # 假设类别索引为'person'
27
28 # 对每个行人框进行处理，提取特征并输入LSTM
29 for box in pedestrian_boxes:
30 x1, y1, x2, y2 = box[:4]
31 person_roi = frame[y1:y2, x1:x2]
32
33 # 特征提取（此处省略具体的特征提取步骤）
34 features = extract_features(person_roi)
35
36 # 输入LSTM模型进行行为分类
37 input_tensor = torch.tensor(features).unsqueeze(0) # 调整为LSTM输入形状
38 output = lstm_model(input_tensor)
39 predicted_behavior = torch.argmax(output, dim=1)
40
41 # 在视频上绘制行为标签
42 label = 'Normal Walking' if predicted_behavior == 0 else ('Falling Down' if predicted_behavior == 1 else 'Reversing Direction')
43 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
44 cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
45
46 # 显示视频帧
47 cv2.imshow('Escalator Behavior Detection', frame)
48
49 # 按Q键退出
50 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
51 break
52
53cap.release()
54cv2.destroyAllWindows()总结
基于YOLOv8+LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别系统，通过融合目标检测与时间序列分析技术，实现了对扶梯上行人行为的有效监控与识别。无论是用于预防事故的发生，还是用于提升公共场所的安全管理水平，该系统都具有重要的应用价值。此外，系统设计灵活，可根据不同场景的需求进行定制和扩展。
