摘 要 我们总能在新闻上看到这样的报导家里老人在身边没有人的情况下摔倒，身边人没有及时采取救助措施而导致老人死亡；公交车上，小孩讲手伸到自动门的门缝里，当门合上的那一刻，小孩的手被紧紧夹住；在工厂里面，工人在不恰当的时间内打开工厂里的安全阀，导致严重的泄露事件等等事件。这些事件表明，我们的一些微小的行为动作很可能会酿成惨祸。之后，我们不得不思考，怎样才能规避这些惨祸的发生呢？或许我们可以对人体的动作进行实时检测，当发生人体才出现趋于危险动作的行为时，发生警报，及时提醒身边人采取紧急施救措施。市场上的动作行为技术大多依靠被测人体佩戴相关产品才能进行行为的检测。这中方法的缺点就是人体必需佩戴，这增加了人体的负重，大大降低了舒适度，并且，一般这种设备每次只能检测一个人的行为，想要普遍规避一些危险动作，这需要大量生产产品。根据这些缺点，我提出基于Kinect的动作识别方法，根据Kinect体感摄像头可以成功规避人体佩戴导致不适的问题，而且可以同时检测同一个场景内多个人的行为。此次论文主要的内容是基于Kinect的人体动作识别系统，该系统可以识别Kinect摄像头前的人体，并判断他是在做什么行为下蹲，还是左右移动。该系统的优点是实时性，可以敏锐并及时得判断人体的行为，缺点是由于该系统比较简单，发出警报并联系相关人员。
目 录
摘 要 I
1.引言 1
1.1 课题的研究背景、状况及发展方向 1
1.2 课题研究意义及其主要研究内容 2
2.系统开发对社会的影响 3
2.1系统开发对人文的影响 3
2.2系统开发对环境的影响 3
2.3系统开发对法律的影响 3
3.系统的开发环境与技术简介 4
2.1系统的开发环境 4
2.2 关键技术简介 4
2.2.1 C++简介 4
2.2.2 Kinect V2介绍 4
2.2.3 Kinect v2获取深度图像数据技术 5
2.2.4 MFC微软基础类库 10
4.开发环境配置 11
3.1 Opencv3.0安装与配置 11
3.2 Kinect SDK v2.0  *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: ￥351916072￥ 
14
5.系统功能分析与设计 16
4.1 功能需求分析 16
4.1.1启动 16
4.1.2显示并对深度图像进行处理 16
4.1.3检测和通知 16
4.1.4图像保存 16
4.1.5输出 17
4.2 系统界面设计 17
4.3 系统结构流程图 18
6. 系统实现 20
5.1 骨骼跟踪原理 20
5.1.1 Kinect 生成3D深度的图像的原理 20
5.1.2 Kinect骨骼跟踪的原理 20
5.2 获取并计算骨骼数据的方法 24
5.2.1骨骼点的空间三维坐标 24
5.2.2关节点相对距离系数计算 25
5.2.3 关节角度的定义和计算 25
5.3 基于MFC平台的Kinect程序 25
5.3.1 利用MFC打开Kinect摄像头 25
5.3.2 KinectV2结合MFC显示和处理图像数据 25
5.3.3 利用MFC创建文件夹并保存数据 28
7.系统测试 30
结语 31
参考文献 32
1.引言
在当今的信息技术起飞中，智能系统的设计和开发已成为必不可少的。 中国的安全意识，以及各种安全提示和预防，一直朝着信息化的方向发展。 我相信我们未来的安全预防将转向信息化，人机交互的理念将运用到各个方面。 引言部分，主要介绍的是基于Kinect的人体动作识别技术的研究背景，学术上的目前研究状况，还有未来这个技术的发展方向。
1.1 课题的研究背景、状况及发展方向
西交利物浦大学计算机科学与软件工程系张百灵博士曾经在首届“中国智造”大数据创新创业大赛决赛上说过这样一句话：“人体动作识别是计算机视觉的一个基本问题，并且具有重要的实际意义，在智能监控、图像自动理解与自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。”[]
众所周知，在人们特别是老人跌倒的情况下，有人将他们快速扶起可以降低因事故造成的物理损伤（例如由下肢或上肢骨折引起的并发症）引起的并发症的概率。在过去的几十年中，已经提出了几种动作检测技术，但他们的成果并不理想。
现如今，人类行为和姿势的认识仍处于起步阶段。人体结构的复杂性和运动的复杂性，加上客观环境的多样性，使人们更难以提取肢体的动作特征和关键信息。目前，大多数人体运动识别方法都集中在运动特征的提取和识别上。这些特征图像可以很好地表达人体动作姿势的整体特征，但它们通常是计算密集且效率低下的。当获得等高线图或能量图时，它易受衣服，背包等的影响，并且降低了识别的准确性。
基于这种情况，国内国外众多学者想要解决这个问题。比如：目前，有Cognizant公司使用Kinect进行远程医疗监控案例。 患有多发性硬化症和其他慢性病的患者需要经受定期的物理治疗，而Cognizant使用多种设备（包括Kinect）远程传输信息。[] 患者将Kinect放在家中，并将他的身体运动数据传送给远程医生进行分析，并将数据传递给保险公司以跟踪患者的健康状况。 上述系统由云存储，移动设备和Wifi组成，为患者创造更完整，参与和舒适的体验。这个案例完整的利用了Kinect的功能，为人类的健康做出了贡献。
其中，Kinect设备是微软在2011年提出的，这是一种带有体感摄像头的设备。据了解，Kinect主要由三个部分组成，分别是红外发射器，RGB摄像机，还有用于拍摄红外深度照片的摄像头。这个设备具有实时监控系统，可以进行实时的骨骼跟踪，进行动作捕捉的功能，还可以麦克风输入。这样我们就可以利用Kinect拍摄的深度图像数据获得想要获得人的三维坐标位置点，并且通过设备上的红外发射器和红外摄像头获取人体动作的深度信息。
据了解到的信息显示，Kinect骨架跟踪技术的原理是利用红外传感器通过黑白光谱识别环境内容，黑白分别对应无穷大和无穷远，而中间的灰色区域代表距离。[] Kinect使用分割策略技术将人与环境分离，并对移动对象执行像素分析，即在每个图像中创建分割蒙版，以删除无用的对象，仅留下有用的图像。这个技术比基于图像处理和特征匹配的识别算法更简单，而且具有实时性的重要优点。
1.2 课题研究意义及其主要研究内容

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