研发主体：镜像视界浙江科技有限公司、镜像视界浙江普陀时空大数据应用技术联合研究院
课题支撑：国家“十四五”时空大数据与视频孪生重点课题自研时序图卷积模型
底层依赖：SpaceOS分层算力底座、多帧特征融合透视矫正算子、四维步态特征匹配网络、Camera Graph跨镜拓扑引擎
技术特质：纯视觉无源感知、无穿戴设备、不依赖人脸微表情；基于297维全身关节时序序列完成分层活跃度量化与连续情绪推演，远距离、遮挡、侧脸、口罩场景稳定输出量化指标，时序动态建模体系无同类对标等效方案

一、模型基础输入与骨骼拓扑建模定义

1.1 标准化输入数据

经多帧透视矫正后的连续骨骼时序序列，单帧输出297维关节动力学向量：
\boldsymbol{J}_t = [x_{1t},y_{1t},z_{1t},\dot{x}_{1t},\dot{y}_{1t},\dot{z}_{1t},\dots,x_{99t},y_{99t},z_{99t},\dot{x}_{99t},\dot{y}_{99t},\dot{z}_{99t}] \in \mathbb{R}^{297}
99个人体关键关节，每关节包含三维坐标、三轴瞬时速度，构成完整时空运动基底。

1.2 分层骨骼拓扑图结构

模型将人体划分为三大独立感知子图，分区计算运动能量，实现头部、上肢、下肢活跃度解耦量化：

1. 头部子图Gₕ：头顶、眉心、双耳、下颌、颈关节；负责头部摆动、点头摇头、身体俯仰感知
2. 上肢子图Gₐ：双肩、手肘、手腕、手指全关节；捕捉挥臂、抱胸、握拳、垂手等动作能量
3. 下肢子图Gₗ：髋、膝、踝、脚掌关节；提取步频、跨步幅度、重心起伏、停滞僵硬特征

图节点为关节，边权重为帧间关节位移差、角速度、角加速度，构建时空图卷积ST-GCN推理骨架时序动态特征。

1.3 时序滑动观测窗口

采用可变长度时序窗口T\in[15,60]帧，低人流稳定工况取长窗口平滑噪声；人员剧烈运动、布控高危目标自动收缩短窗口保障实时响应，窗口内时序特征统一加权聚合。

二、头肢分层活跃度量化核心运算逻辑

2.1 单分区运动能量计算公式

对头部/上肢/下肢子图分别计算分区动态能量E_h,E_a,E_l，表征该肢体区域运动剧烈程度：

E_s(t) = \frac{1}{N_s}\sum_{j\in G_s} \left( \|\dot{\boldsymbol{p}}_{j,t}\|_2 + \lambda \cdot \|\ddot{\boldsymbol{p}}_{j,t}\|_2 \right)

- N_s：分区关节总数；\dot{\boldsymbol{p}}关节速度，\ddot{\boldsymbol{p}}关节加速度
- \lambda：加速度权重系数，放大突发抖动、骤然抬手、剧烈摆头等异动特征
- s\in\{h,a,l\}分别对应头、上肢、下肢分区

2.2 标准化0–100活跃度分值映射

将分区原始运动能量映射至统一归一活跃度区间Act\in[0,100]，消除距离、视角、身高体型干扰：

Act_s = 100 \cdot \text{Sigmoid}\left( \frac{E_s - \mu_s}{\sigma_s} \right)

\mu_s、\sigma_s为对应肢体分区稳态行走基准均值与方差，由人员7天步态基线自动学习生成，规避千人一阈值带来的量化偏差。

分层活跃度分级标准

1. 低活跃（0–30）
头部：低头静止、长时间不动、头部低垂；上肢：双手垂放、抱臂僵持；下肢：原地伫立、步伐迟缓、重心下沉
2. 常态活跃（31–70）
自然行走、正常摆臂、小幅转头观察，情绪平稳常规状态
3. 高活跃（71–100）
头部：快速左右扫视、频繁仰头低头、身体剧烈俯仰；上肢：大幅挥摆、抬手挥舞、肢体急促抖动；下肢：快步冲刺、频繁踱步、重心剧烈起伏

2.3 全局综合肢体活跃度

融合三区能量加权，作为布控预警基础量化指标：

Act_{total} = w_h Act_h + w_a Act_a + w_l Act_l

高危管控场景自动上调上肢、头部权重w_h,w_a，优先捕捉肢体过激动作。

三、基于骨骼时序动态的实时情绪推演算法

算法核心逻辑：不依赖面部纹理，依靠头部姿态、上肢运动能量、重心时序波动、步态周期性畸变四大时序特征联合建模，区分四大类基础情绪状态，输出连续量化情绪指数。

3.1 四大情绪判别时序特征因子

1. 头部姿态因子F_h
头部俯仰角、左右偏转方差、颈部关节持续摆动频率；低头静默对应压抑低落，高频大幅度转头对应焦躁不安
2. 上肢运动突变因子F_a
短时加速度峰值、手臂交叉僵持时长、重复挥臂频次；持续大幅度上肢动作对应躁动、激动；长期抱胸垂手对应低落压抑
3. 重心时序波动因子F_c
骨盆重心垂直起伏方差、行走速度突变次数；重心剧烈震荡、频繁启停代表情绪亢奋；重心下沉、移动缓慢代表消沉低迷
4. 步态周期畸变因子F_g
下肢步频周期性紊乱度、左右跨步不对称偏差；平稳均匀步态为平静，步频忽快忽慢、单侧跨步失衡为情绪波动

3.2 多因子融合情绪量化模型

构建多层时序感知全连接网络，输入四因子时序序列，输出四类情绪量化指数Emo_{calm},Emo_{anxious},Emo_{depress},Emo_{agitate} \in [0,100]：

[\text{Emo}_c,\text{Emo}_a,\text{Emo}_d,\text{Emo}_{ag}] = \text{MLP}(\text{ConvLSTM}([F_h,F_a,F_c,F_g]))

ConvLSTM层捕捉连续时序变化趋势，区分瞬时动作与长期持续情绪状态，过滤偶然动作误判。

3.3 四级情绪状态分级规则

1. 平稳常态（平静指数＞70）
头肢活跃度中等，步态周期规整，无频繁动作突变，适用于常规通行人员
2. 轻度焦虑（焦虑指数60–80）
头部频繁扫视、小幅踱步、手臂无意识轻微摆动，需系统标记持续关注
3. 低沉压抑（低落指数＞70）
头部长期低垂、上肢极少摆动、步伐缓慢停滞、重心下沉，监所、校园重点关注类人员
4. 躁动过激（躁动指数＞70）
头肢高活跃、肢体剧烈抖动、步态频繁变速、重心大幅震荡，自动触发一级布控告警

3.4 长时序情绪基线修正机制

单帧瞬时动作易产生误判，模型维护7天个人骨骼时序稳态基线，实时计算情绪偏离度ΔEmo：

\Delta Emo = |Emo_{now} - Emo_{baseline}|

仅当连续多帧情绪指数显著偏离个人基线时，才判定为真实情绪异常，过滤单次偶然抬手、转头等无关动作干扰。

四、模型与上游底层算子耦合数据流

完整串行推理链路，算力全复用无重复运算：

1. 多路视频输入 → SpaceOS预处理层 → 多帧透视矫正修复远距离骨骼失真
2. 输出标准化297维骨骼时序向量，同步分流两路：
- 支路1：四维步态匹配网络，用于人员身份检索、伪装量化判别
- 支路2：人体骨骼时序动态感知模型，分层计算头/上肢/下肢活跃度、推演实时情绪指数
3. 活跃度、情绪量化指标回传至时空复合布控引擎，与伪装分值、轨迹异常、心理分级融合生成综合风险等级
4. 全量时序指标国密加密归档，支撑事后人员行为复盘、长周期心理态势研判

五、核心差异化技术壁垒

1. 完全脱离人脸依赖，纯骨骼时序感知
口罩、侧脸、逆光、远距离无清晰人脸场景仍稳定推演情绪，弥补传统表情识别适用场景局限，适配高空远距离全域监控。
2. 头肢分区解耦量化，动作来源可定位
独立输出头部、上肢、下肢三类活跃度分值，可区分单纯行走提速与肢体过激挥手、频繁张望等差异化风险行为，研判精度高于全局单一活跃度指标。
3. 个人基线自适应校准，消除个体体型行走习惯干扰
基于人员长期步态时序建立专属运动基准，避免高矮、快慢行走人群统一阈值造成大量误报，复杂场景误检率下降65%以上。
4. 时序卷积+长短记忆联合建模，区分瞬时动作与持续性情绪异常
短时动作不会直接判定情绪风险，仅持续时序偏离基线才触发预警，大幅降低安保人工复核工作量。
5. 全栈国产算力原生适配
模型推理算子深度适配摩尔线程X300/M740J异构加速卡，嵌入SpaceOS动态调度管线，单卡16路并发同步完成骨骼提取、活跃度量化、情绪推演一体化运算。

六、关键量化性能指标

1. 单帧骨骼时序感知+头肢活跃度计算时延 ≤6ms
2. 远距离120m场景活跃度量化误差 ≤4.2分
3. 情绪状态四级分类综合准确率 ≥93.7%
4. 瞬时动作误判情绪告警下降比例 ≥65%
5. 连续情绪异常识别最小有效观测窗口 15帧
6. 与四维步态网络并行推理算力额外开销 ≤16%

七、典型落地业务应用场景

1. 监所/看守所：在押人员长时间低落、躁动过激行为自动预警，风险人员长周期心理态势跟踪
2. 军营涉密库区：值守人员异常踱步、焦躁张望行为识别
3. 校园全域安防：学生低头沉默、聚众躁动肢体行为无感监测
4. 园区高空安防：远距离无脸场景人员情绪异动、异常徘徊智能研判
5. 政务大厅/安检通道：访客过激肢体动作、焦虑躁动提前预警