申请/专利权人：湖北科技学院

申请日：2020-09-24

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN112085003B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V40/20;G06V10/74;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.01.01#实质审查的生效;2020.12.15#公开

摘要：本发明公开了一种公共场所异常行为自动识别方法及装置、摄像机设备，其中的公共场所异常行为自动识别方法首先对采集的图像进行多目标动态检测，检测算法使用YOLO系列算法，识别出有人类目标；然后采用快速角点检测和LK光流法对识别出的人类目标进行跟踪速度估计，并识别出移动速度超过速度阈值的目标，将其作为异常目标；接着判断预设像素区域内人类目标密度是否大于密度阈值，如果大于，则判定为异常行为；再对已识别出的人类目标进行人体关键点置信度和亲和度向量计算，然后进行关键点聚类解析，区分连接关键完成人体骨骼搭建组装，实现人体姿态估计，并根据人体姿态估计结果，判断姿态是否为异常。

主权项：1.公共场所异常行为自动识别方法，其特征在于，包括：S1：对采集的图像进行多目标动态检测，检测算法使用YOLO系列算法，识别出有人类目标；S2：采用快速角点检测和LK光流法对识别出的人类目标进行跟踪速度估计，并识别出移动速度超过速度阈值的目标，将其作为异常目标；S3：判断预设像素区域内人类目标密度是否大于密度阈值，如果大于，则判定为异常行为；S4：对已识别出的人类目标进行人体关键点置信度和亲和度向量计算，然后进行关键点聚类解析，区分连接关键完成人体骨骼搭建组装，实现人体姿态估计，并根据人体姿态估计结果，判断姿态是否为异常；其中，YOLO系列算法识别出的人类目标包括各帧图像移动目标系统状态，步骤S2包括：S2.1：对获得的上一帧图像移动目标系统状态目标区域进行快速分块角点采样，其中选取20个目标特征像素点，当采样点数量小于采样点数量阈值，则目标跟踪失败；S2.2：将步骤S2.1中汇总的分块角点作为输入，采用LK光流法计算，选取LK光流法的金字塔层数为5，搜索窗口的尺寸为4*4，设置LK光流法每次计算最高迭代20次，当LK光流法迭代次数超过20次仍没有达到设置的精度要求则终止迭代；前向LK光流法跟踪将得到当前帧对应上一帧中采样点的像素点，然后将当前帧中的像素点作为输入传输至LK光流法反向计算，获得当前帧中目标像素点在上一帧的对应跟踪点位置；S2.3：计算上一帧中目标图像片区域采样点和经过正向反向LK光流法计算得到的上一帧中跟踪到的点对应的欧式距离，即为所求的前向后向误差，剔除误差值超过20个像素距离的点，对剩余的点对的邻域区间做对应的模板匹配操作，得到相对应的一组相似度值，剔除相似度值小于相似度阈值的点对，得到有效的跟踪采样点；S2.4：根据有效的跟踪点预测当前帧中目标的位置及尺寸，如果本次跟踪成功，则跟踪到的像素点的数量大于1，计算目标在当前帧中的系统状态；如果跟踪到的像素点的数量小于1，则本次跟踪不成功，判定本次跟踪失败；S2.5：计算上一帧与当前帧跟踪成功后的系统状态中目标位置像素距离差值，根据像素空间距离对应关系，计算出目标的现实空间移动速度，如果目标的现实空间移动速度超出速度阈值，则判定为目标速度异常，记录并储存下相关信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖北科技学院 公共场所异常行为自动识别方法及装置、摄像机设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD