基于骨骼识别的危险动作报警分析系统

基于骨骼识别的危险动作报警分析系统

【包含内容】 【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】基于骨骼识别算法的实时危险行为预警方案

【技术栈】 ①：系统环境：Windows 10/11、macOS Ventura、Ubuntu 20.04 ②：开发环境：Python 3.9+、Visual Studio Code/PyCharm ③：技术栈：OpenCV、Mediapipe、PySide6、NumPy、SciPy、Pillow、Pydub/Sounddevice

【功能模块】 ①：视频采集模块：获取摄像头实时视频流，支持多摄像头选择与切换，计算实时帧率 ②：骨骼检测模块：基于Mediapipe Pose模型实时识别人体33个关键骨骼点，提供坐标和可见性数据 ③：危险判断模块：支持危险区域入侵检测和多种危险动作识别（弯腰、举手、失衡、蹲下、奔跑） ④：音频警报模块：本地化生成多种差异化警告音效（蜂鸣声、警笛声、扫频声、啁啾声），多音频后端兼容 ⑤：交互界面模块：基于PySide6构建直观友好的操作界面，支持实时监控显示和交互式危险区域绘制

【系统特点】 ① 基于计算机视觉的非接触式监控，无需佩戴特殊设备即可实现人体行为分析 ② 支持自定义多边形危险区域，通过交互式GUI实现直观的区域绘制和管理 ③ 多种危险动作检测算法相结合，提高安全预警的全面性和准确性 ④ 本地化音频警报生成，无需依赖在线API，提高响应速度和系统独立性

【核心技术】 ① 基于Mediapipe Pose的实时人体骨骼点检测技术，识别人体33个关键点的位置和可见性 ② 基于几何向量计算的多种危险姿势判断算法，采用余弦定理计算角度和相对位置关系 ③ 基于OpenCV的区域入侵检测技术，应用点多边形测试和关键点权重计算 ④ 基于NumPy和SciPy的本地音频警报生成技术，实现多种模式的差异化警告声

【应用场景】 ① 工业生产环境：监控工人弯腰姿势、高空作业等风险动作，预防工伤事故 ② 危险区域管控：划定机械运转区域、高电压区域等危险区域，防止人员误入 ③ 安全管理系统：监控员工不规范行为，如工地奔跑、不规范操作等 ④ 特殊场所监控：如实验室、仓储区域等需要严格行为规范的场所