基于视频分析的行为识别技术方案总结：从人体动作到扫码行为检测

随着监控摄像头的普及和计算机视觉技术的快速发展，从视频中自动识别和理解人的行为已成为一个热门且具有实际应用价值的研究方向。无论是在安防、智能零售、工业巡检，还是在人机交互场景中，行为识别都扮演着重要角色。

本文将系统性地总结当前主流的动作识别与行为分析方案，重点介绍如何通过纯视觉方式，实现对“手持设备扫描二维码”这一典型动作的自动识别，并附上实现思路、技术选型与资源推荐。

一、动作捕捉与行为识别的技术路径

1. 传统动作捕捉方案

• 目前市面上成熟的动作捕捉方案主要包括：

• 光学动捕：通过多个红外相机捕捉反光标记点，精度高，但成本昂贵，适用于影视、游戏制作。

• 惯性动捕：依靠穿戴式传感器，灵活性强，但存在漂移问题，多用于VR、运动分析。

• 视觉动捕：基于摄像头，无需穿戴设备，适合消费级应用，如MediaPipe、OpenPose等。

• 上述方案多依赖于专用硬件，成本高、部署复杂，不适合纯软件行为分析场景，但可作为技术储备。

2. 纯视觉软件方案 对于大多数监控场景，我们更倾向于使用纯软件方案，例如：

MediaPipe（Google开源）

YOLO-Pose

OpenPose

AlphaPose

OpenPifpaf

其中，MediaPipe 和 YOLO-Pose 因其轻量、高效、硬件要求低而备受青睐。

二、实战：识别“手持设备扫描二维码”行为

核心思路
我们将该任务拆解为一个多阶段的行为识别管道：

目标检测：识别“人”和“手持设备”

姿态估计：定位人体关键点（尤其是手部）

目标跟踪：关联人与设备，跟踪其运动轨迹

行为识别：基于规则或模型判断是否发生“扫描”动作

方案一：YOLO + 姿态估计 + 规则判断（推荐）
步骤1：目标检测
使用 YOLOv8 或 YOLOv10 检测“人”和“手机/扫描枪”。若设备形态特殊，可自定义训练一个 scanner 类别。

步骤2：人体姿态估计
使用 YOLOv8-Pose 模型，输出人体关键点（手腕、手肘、肩膀等），重点关注手腕位置。

步骤3：目标跟踪
使用 ByteTrack 或 DeepSORT 对检测目标进行ID绑定与轨迹跟踪。

步骤4：行为识别规则
定义“扫描”行为的判断逻辑：

手持判断：设备与手腕距离是否接近

朝向判断：设备是否朝向潜在扫码区域

悬停判断：设备是否在某一区域内短暂静止

动作路径：是否符合“拿起 → 移动 → 悬停 → 放下”的典型流程

伪代码示例：

python
if person.is_detected and device.is_detected:
    if distance(device.center, person.wrist) < threshold:
        if device.is_stable(duration=1.0):
            state = "scanning"
            log_event("scan_detected")

方案二：端到端时空行为识别模型
适用于更复杂、规则难以描述的场景，如：

SlowFast Networks

PoseC3D（基于骨骼关键点）

Video Swin Transformer

这类模型能捕捉时序动态信息，但需要大量标注数据和较高算力。

三、实现流程总结
数据准备：收集包含“扫描”与“非扫描”行为的视频片段

模型训练：使用预训练模型，必要时微调

管道搭建：OpenCV + YOLO + 跟踪器 + 行为逻辑

输出与告警：在视频中标注行为，并记录日志或触发通知

四、挑战与注意事项
遮挡与光照：影响检测与关键点精度

行为相似性：“扫描”与“看手机”易混淆

实时性：需优化模型与流水线

隐私保护：需对人脸等信息进行匿名化处理

五、扩展应用场景
除了扫码行为，类似技术还可用于：

钢瓶进出统计与颜色识别

区域入侵检测

可疑人员识别与告警

动作计数与合规性检查
RDID对人物进行跟踪，
参考资料:
https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/101051278
https://blog.csdn.net/weixin_42538848/article/details/135310678?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-135310678-blog-101051278.235^v43pc_blog_bottom_relevance_base6&spm=1001.2101.3001.4242.1&utm_relevant_index=2

六、优质资源推荐

MediaPipe https://blog.csdn.net/liaoqingjian/article/details/144534882

【3天极限开发全身动捕+面捕解决方案（Python&Unity）】https://www.bilibili.com/video/BV1w24y177iC?vd_source=0f57ce083919037db5e61c882e496919

【基于Mediapipe的人体姿态估计教程】https://www.bilibili.com/video/BV1Vu411e7M7?vd_source=0f57ce083919037db5e61c882e496919

【Ultralytics YOLO11 姿态估计教程 | 实时目标跟踪与人体姿态检测】https://www.bilibili.com/video/BV1mXmyYwEWf?vd_source=0f57ce083919037db5e61c882e496919

【如何使用 Ultralytics YOLO 监测锻炼动作 | 深蹲、腿举等，在 Colab 中实现 🏋️】https://www.bilibili.com/video/BV1N3TMzYE1X?vd_source=0f57ce083919037db5e61c882e496919
https://cloud.tencent.com/developer/article/1935879

https://blog.csdn.net/weixin_45662626/article/details/134764710

https://www.bilibili.com/video/BV1mb41197ik?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=4b496a499a1139a175ed15fcdf0eac79

https://mp.weixin.qq.com/s/CS4iAMprZizrXhpXDhySzg
https://picture.iczhiku.com/weixin/message1634264854884.html
https://blog.csdn.net/wlx19970505/article/details/101051278

总结
通过 YOLO + 姿态估计 + 目标跟踪 + 规则判断 的组合，我们可以在监控视频中高效、准确地识别出“手持设备扫描”等典型行为。该方案不仅在技术上成熟可靠，也具备良好的可扩展性，适用于工业巡检、安防监控、智能零售等多种场景。

未来，随着视频理解模型的进一步发展，我们有望实现更加细粒度、多模态的行为理解系统。