基于嵌入式系统的步态识别技术与应用

"嵌入式系统/ARM技术中的嵌入式人体步态自动识别系统 嵌入式系统/ARM技术" 嵌入式系统是专为特定应用设计的计算机系统，其核心是微处理器或单片机，它们被编程来执行有限的任务。这种系统强调应用需求，基于计算机技术，允许软硬件的定制，以满足功能、可靠性、成本、体积和功耗等严格要求。在本案例中，嵌入式系统被用于人体步态识别，这是一种非接触且远距离的生物识别技术，通过分析行走姿态来识别个体身份。与其他生物识别方式如面部识别相比，步态识别更难以伪装，特别是在智能视频监控领域，它的优势尤为突出。 尽管步态识别的研究主要集中在PC平台上，但考虑到实际应用中的非PC环境需求，研究嵌入式平台上的步态识别系统具有显著的工程价值。这样的系统能处理采集的步态视频序列，提取出关键的步态信息，并利用专门的步态识别算法进行身份识别。 系统架构通常包括CCD摄像机用于捕捉视频，图像采集卡用于数字化视频数据，嵌入式系统（如搭载Renesas SH7709S 32位嵌入式芯片的系统）负责处理视频信号、步态识别和结果展示，还可能包含存储器、外围电路以及用户交互设备如键盘和鼠标。嵌入式系统通过预处理、处理视频序列，提取步态特征，并执行识别算法，最后在显示屏上显示识别结果。 步态识别的基本原理之一是双目立体视觉。这一技术利用两个摄像头从不同角度捕获图像，通过计算视差来获取深度信息，即便在有遮挡的情况下也能提供更好的场景理解。这对于处理步态识别中可能出现的遮挡问题至关重要，因为它确保了从多个角度捕获步态视频序列，从而提高识别准确性。 此外，步态识别的过程通常包括以下步骤：首先，视频序列中的背景扣除，以突出行走个体；其次，对人体轮廓进行分割，提取行走特征；接着，对连续帧中的步态周期进行分析，获取稳定的步态模式；最后，利用机器学习算法建立步态模板库，将新检测到的步态模式与模板进行匹配，以实现身份识别。 嵌入式人体步态自动识别系统结合了嵌入式系统的优势和步态识别技术的特性，提供了一种适用于各种环境的高效生物识别解决方案，尤其是在需要低功耗、紧凑型和独立运行的场合。随着技术的进步，这类系统有望在安全监控、智能家居、智能健康等领域发挥更大作用。