[發明專利]一種基于視頻的打架斗毆行為檢測方法、裝置

在審

• 申請號: 201610099114.5
• 申請日: 2016-02-23
• 公開（公告）號: CN107103267A
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發明（設計）人: 陶海;柴兆虎;林宇
• 申請（專利權）人: 北京文安智能技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于視頻的打架斗毆行為檢測方法，其特征在于，包括：

獲取視頻當前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像；

根據所述視頻當前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像，獲取至少兩個尺度上的所述當前幀圖像對應的時空興趣點；

將所述至少兩個尺度上的所述當前幀圖像對應的時空興趣點添加到興趣點的動態池；

獲取所述動態池內所有時空興趣點特征，特征詞典及打架分類器；

根據所述特征詞典，獲取所述動態池內所有時空興趣點特征的特征詞直方圖；

根據所述打架分類器，獲取所述當前特征詞直方圖所屬類別；

根據所述當前特征詞直方圖所屬類別，確定所述當前幀圖像是否為打架事件。

2.根據權利要求1所述基于視頻的打架斗毆行為檢測方法，其特征在于，所述獲取所述動態池內所有時空興趣點特征的步驟，具體包括：

預設定時器的時間；

判斷所述動態池中時空興趣點與所述當前幀圖像對應的時空興趣點之間的時間維度是否超出所述定時器的時間；如果超時，則刪除所述動態池中對應的時空興趣點；如果未超時，則繼續判斷所述動態池內時空興趣點的個數是否小于預設值；如果所述時空興趣點的個數小于預設值，則將類別標志清0；如果所述時空興趣點的個數不小于預設值，則提取所述動態池內所有時空興趣點特征。

3.根據權利要求1或2所述基于視頻的打架斗毆行為檢測方法，其特征在于，該方法還包括：

如果所述當前幀圖像為打架事件，則將類別標志置1，否則將所述類別標志清0；

將所述類別標志加入類別標志動態隊列；

設置動態隊列的有效時間；

根據所述有效時間，判斷所述類別標志動態隊列中的類別標志是否有效；

如果所述類別標志動態隊列中的類別標志超過了有效時間，則將其刪除；否則統計所述類別標志動態隊列中所述類別標志為1的個數，如果所述類別標志為1的個數超過所述類別標志動態隊列長度的80％，則判定當前發生打架事件，并發出警報；如果所述類別標志為1的個數小于隊列長度的20％，則判定打架事件結束，并取消警報。

4.根據權利要求3所述的基于視頻的打架斗毆行為檢測方法，其特征在于，該方法還包括：

獲取所述特征詞典的訓練視頻集；所述特征詞典的訓練視頻集包括：至少兩段訓練視頻段；所述訓練視頻段中包括：場景變化和動態內容；其中：所述動態內容中打架視頻內容占比在20％－30％之間；

在至少兩個尺度上檢測訓練視頻集中各個訓練視頻段中時空興趣點，并提取相應的特征，存入所述興趣點的動態池，獲取所述特征詞典。

獲取所述特征詞典的訓練視頻集；所述訓練視頻集需要包含豐富的場景變化和動態內容；其中：所述動態內容中打架視頻內容占比在20％－30％之間；

在至少兩個尺度上檢測訓練視頻集中各個訓練視頻段中時空興趣點，并提取相應的特征，存入所述興趣點的動態池，然后采用聚類算法或隨機抽取的方式得到特征詞典，獲取所述特征詞典，特征詞典的大小以2000左右為宜。

5.根據權利要求3或4所述的基于視頻的打架斗毆行為檢測方法，其特征在于，該方法還包括：

獲取所述打架分類器的訓練視頻集；所述打架分類器的訓練視頻集包括：帶有打架或非打架類別標記的視頻片段；

在至少兩個尺度上檢測訓練視頻集中各個訓練視頻段中時空興趣點，并提取相應的特征以及其對應類別標記，獲取所述打架分類器。

6.一種基于視頻的打架斗毆行為檢測裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取單元，用于獲取視頻當前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像；

興趣點獲取單元，用于根據所述視頻當前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像，獲取至少兩個尺度上的所述當前幀圖像對應的時空興趣點；

添加單元，用于將所述至少兩個尺度上的所述當前幀圖像對應的時空興 趣點添加到興趣點的動態池；

信息獲取單元，用于獲取所述動態池內所有時空興趣點特征，特征詞典及打架分類器；

直方圖獲取單元，用于根據所述特征詞典，獲取所述動態池內所有時空興趣點特征的特征詞直方圖；

類別獲取單元，用于根據所述打架分類器，獲取所述當前特征詞直方圖所屬類別；

事件確定單元，用于根據所述當前特征詞直方圖所屬類別，確定所述當前幀圖像是否為打架事件。