一种基于图像分析的人形姿态识别方法及系统

本发明涉及一种基于图像分析的人形姿态识别方法及系统，输入监测对象基准人形数据，实时采集目标场景下的包括RGB图像、红外图像及惯性测量数据的多模态数据；进行时空对齐处理，相应特征并融合；提取图像空间特征，对惯性数据进行时序建模，两路网络输出通过门控机制实现动态加权融合；定位人体基础关节点，生成包含关节角度、肢体相对位置的精细化姿态向量；根据实时采集的姿态数据与环境信息，自适应调整姿态分类阈值及相似性度量标准，预测未来时间段内的异常行为；当预测到异常行为时触发执行预设的安全措施。能够高效融合多模态数据、精准提取姿态特征、自适应调整识别策略并具备行为趋势预测能力的人形姿态识别。