基于YOLOv8+LSTM的商超扶梯场景下行人安全行为姿态检测识别

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()