[發明專利]基于上肢高度檢測打架行為的方法有效
| 申請號: | 201210591527.7 | 申請日: | 2012-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN103077374A | 公開(公告)日: | 2013-05-01 |
| 發明(設計)人: | 劉忠軒;楊宇 | 申請(專利權)人: | 信幀電子技術(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/54 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 李世喆 |
| 地址: | 100085 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 上肢 高度 檢測 打架 行為 方法 | ||
1.一種基于上肢高度檢測打架行為的方法,其特征在于,包括:
檢測每幀圖像中的人體輪廓;
確定到圖像中任意兩個人體輪廓之間的距離小于第一閾值,則分別檢測每個人體輪廓中的上肢高度;
如果其中一個人體輪廓中的上肢高度高于第二閾值,則確定出現打架行為。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述檢測人體輪廓的過程包括:
將當前幀的圖像與背景圖像相減的絕對值二值化,得到差分圖像;
逐行掃描所述差分圖像中的像素點,如果掃描到的像素點為白色像素點,則根據相鄰像素點的灰度,遍歷到由多個白色像素點構成的封閉區域的輪廓;
確定包含所述封閉區域的輪廓的邊界像素點的最小外接矩形;
采用訓練集識別所述最小外接矩形內的人體輪廓。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,還包括:對所述差分圖像執行形態學運算,將運算的結果執行后續操作。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述識別最小外接矩形內的人體輪廓包括:
對外接矩形區域基于梯度直方圖特征HOG的支持向量機的分類器SVM進行人體輪廓檢測。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于,所述檢測每個人體輪廓中的上肢高度包括:
確定當前幀圖像內的人體輪廓的中心位置;
在所述中心位置的2倍范圍內分別檢測圖像中的拳頭和手肘的高度,將該高度作為所述上肢高度。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述確定出現打架行為的過程包括:
所述第二閾值為0.73;
如果所述檢測到的圖像中的拳頭和手肘的高度分別與人體輪廓的高度的比值均介于0.73~0.87,則確定出現打架行為;
還包括:觸發報警。
7.根據權利要求1或5所述的方法,其特征在于,所述檢測每幀圖像中的每個人體輪廓之后,還包括:
與相鄰的上一幀圖像中距離最近的人體輪廓進行比較,確定是否為同一個人體輪廓;
如果是,則更新該人體輪廓的移動軌跡;
如果不是,則為該人體輪廓建立對應的移動軌跡。
8.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述確定是否為同一個人體輪廓的過程包括:
如果確定到兩個人體輪廓的交織面積Scross>min(Spre,Stemp)×R,則認為是同一個人體輪廓;
其中Scross=Widthcross×Heightcross,
Widthcross=min(rightpre,righttemp)-max(leftpre,lefttemp)
Heightcross=min(Bottompre,Bottomtemp)-max(Toppre,Toptemp);
Widthcross為投影到水平方向上的交叉部分的長度;
Heightcross為投影到垂直方向上的交叉部分的長度;
rightpre為前一幀輪廓的右邊界的值;
righttemp為當前幀輪廓的右邊界的值;
leftpre為前一幀輪廓的左邊界的值;
lefttemp為當前幀輪廓的左邊界的值;
Bottompre為前一幀輪廓的下邊界的值;
Bottomtemp為當前幀輪廓的下邊界的值;
Toppre為前一幀輪廓的上邊界的值;
Toptemp為當前幀輪廓的上邊界的值;
R=0.4,所述R為交叉比例。
9.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述更新該人體輪廓的移動軌跡的過程包括:
將人體輪廓在當前幀中圖像的位置坐標與相鄰的上一幀圖像的位置坐標存在一起;
所述為該人體輪廓建立對應的移動軌跡的過程包括:
為該人體輪廓賦予ID,記錄該人體輪廓在當前幀中圖像的位置坐標。
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