[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于視頻的打架斗毆行為檢測(cè)方法、裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610099114.5
• 申請(qǐng)日: 2016-02-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107103267A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-08-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陶海;柴兆虎;林宇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京文安智能技術(shù)股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)生物識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于視頻的打架斗毆行為檢測(cè)方法、裝置。

背景技術(shù)

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，智能監(jiān)控技術(shù)也不斷提高。然而，在廣場(chǎng)、賓館、道路等公共場(chǎng)所的打架斗毆行為檢測(cè)作為智能監(jiān)控領(lǐng)域的重要問(wèn)題之一，具有廣泛的應(yīng)用需求。但現(xiàn)有的檢測(cè)方法多是針對(duì)簡(jiǎn)單場(chǎng)景，甚至假定打架行為的模式，但打架事件發(fā)生的場(chǎng)景往往是復(fù)雜的，打架行為的模式也是難以用少量規(guī)則描述的，所以這類(lèi)方法難以保證大范圍的有效性。例如：現(xiàn)有技術(shù)中可以通過(guò)采用幀差法捕獲運(yùn)動(dòng)人體輪廓，檢測(cè)時(shí)空興趣點(diǎn)；判斷第二步檢測(cè)到的時(shí)空興趣點(diǎn)個(gè)數(shù)；提取有效時(shí)空興趣點(diǎn)集；計(jì)算有效時(shí)空點(diǎn)集的質(zhì)心和所有點(diǎn)的平均離心距離；計(jì)算質(zhì)心位移量；計(jì)算相鄰若干幀的質(zhì)心平均位移；若質(zhì)心平均位移大于閾值，打架等級(jí)增1，否則，打架等級(jí)減1；根據(jù)打架等級(jí)判斷是否發(fā)生打架行為。

然而，在發(fā)明人實(shí)現(xiàn)打架斗毆行為檢測(cè)的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在如下問(wèn)題：

現(xiàn)有技術(shù)中僅憑時(shí)空興趣點(diǎn)的數(shù)目和密集程度以及質(zhì)心位移來(lái)判斷是否發(fā)生打架行為，很難有效區(qū)分真實(shí)的打架和其它較為復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)行為，使得打架斗毆檢測(cè)的準(zhǔn)確率不高。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問(wèn)題，提出了本發(fā)明以便提供一種克服上述問(wèn)題或者至少部分地解決上述問(wèn)題的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一方面，本發(fā)明提供了一種基于視頻的打架斗毆行為檢測(cè)方法，包括：

獲取視頻當(dāng)前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像；

根據(jù)所述視頻當(dāng)前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像，獲取至少兩個(gè)尺度上的所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的時(shí)空興趣點(diǎn)；

將所述至少兩個(gè)尺度上的所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的時(shí)空興趣點(diǎn)添加到興趣點(diǎn)的動(dòng)態(tài)池；

獲取所述動(dòng)態(tài)池內(nèi)所有時(shí)空興趣點(diǎn)特征，特征詞典及打架分類(lèi)器；

根據(jù)所述特征詞典，獲取所述動(dòng)態(tài)池內(nèi)所有時(shí)空興趣點(diǎn)特征的特征詞直方圖；

根據(jù)所述打架分類(lèi)器，獲取所述當(dāng)前特征詞直方圖所屬類(lèi)別；

根據(jù)所述當(dāng)前特征詞直方圖所屬類(lèi)別，確定所述當(dāng)前幀圖像是否為打架事件。

優(yōu)選地，獲取所述動(dòng)態(tài)池內(nèi)所有時(shí)空興趣點(diǎn)特征的步驟，具體包括：

預(yù)設(shè)定時(shí)器的時(shí)間；

判斷所述動(dòng)態(tài)池中時(shí)空興趣點(diǎn)與所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的時(shí)空興趣點(diǎn)之間的時(shí)間維度是否超出所述定時(shí)器的時(shí)間；如果超時(shí)，則刪除所述動(dòng)態(tài)池中對(duì)應(yīng)的時(shí)空興趣點(diǎn)；如果未超時(shí)，則繼續(xù)判斷所述動(dòng)態(tài)池內(nèi)時(shí)空興趣點(diǎn)的個(gè)數(shù)是否小于預(yù)設(shè)值；如果所述時(shí)空興趣點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于預(yù)設(shè)值，則將類(lèi)別標(biāo)志清0；如果所述時(shí)空興趣點(diǎn)的個(gè)數(shù)不小于預(yù)設(shè)值，則提取所述動(dòng)態(tài)池內(nèi)所有時(shí)空興趣點(diǎn)特征。

優(yōu)選地，該方法還包括：

如果所述當(dāng)前幀圖像為打架事件，則將類(lèi)別標(biāo)志置1，否則將所述類(lèi)別標(biāo)志清0；

將所述類(lèi)別標(biāo)志加入類(lèi)別標(biāo)志動(dòng)態(tài)隊(duì)列；

設(shè)置動(dòng)態(tài)隊(duì)列的有效時(shí)間；

根據(jù)所述有效時(shí)間，判斷所述類(lèi)別標(biāo)志動(dòng)態(tài)隊(duì)列中的類(lèi)別標(biāo)志是否有效；

如果所述類(lèi)別標(biāo)志動(dòng)態(tài)隊(duì)列中的類(lèi)別標(biāo)志超過(guò)了有效時(shí)間，則將其刪除；否則統(tǒng)計(jì)所述類(lèi)別標(biāo)志動(dòng)態(tài)隊(duì)列中所述類(lèi)別標(biāo)志為1的個(gè)數(shù)，如果所述類(lèi)別標(biāo)志為1的個(gè)數(shù)超過(guò)所述類(lèi)別標(biāo)志動(dòng)態(tài)隊(duì)列長(zhǎng)度的80％，則判定當(dāng)前發(fā)生打架事件，并發(fā)出警報(bào)；如果所述類(lèi)別標(biāo)志為1的個(gè)數(shù)小于隊(duì)列長(zhǎng)度的20％， 則判定打架事件結(jié)束，并取消警報(bào)。

優(yōu)選地，該方法還包括：

獲取所述特征詞典的訓(xùn)練視頻集；所述特征詞典的訓(xùn)練視頻集包括：至少兩段訓(xùn)練視頻段；所述訓(xùn)練視頻段中包括：場(chǎng)景變化和動(dòng)態(tài)內(nèi)容；其中：所述動(dòng)態(tài)內(nèi)容中打架視頻內(nèi)容占比在20％－30％之間；

在至少兩個(gè)尺度上檢測(cè)訓(xùn)練視頻集中各個(gè)訓(xùn)練視頻段中時(shí)空興趣點(diǎn)，并提取相應(yīng)的特征，存入所述興趣點(diǎn)的動(dòng)態(tài)池；

獲取所述特征詞典。

優(yōu)選地，該方法還包括：

獲取所述打架分類(lèi)器的訓(xùn)練視頻集；所述打架分類(lèi)器的訓(xùn)練視頻集包括：至少兩段訓(xùn)練視頻段；所述訓(xùn)練視頻段中帶有打架或非打架類(lèi)別標(biāo)記；

在至少兩個(gè)尺度上檢測(cè)訓(xùn)練視頻集中各個(gè)訓(xùn)練視頻段中時(shí)空興趣點(diǎn)，并提取相應(yīng)的特征以及其對(duì)應(yīng)類(lèi)別標(biāo)記，獲取所述打架分類(lèi)器。

另一方面，本發(fā)明提供了一種基于視頻的打架斗毆行為檢測(cè)裝置，包括：

圖像獲取單元，用于獲取視頻當(dāng)前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像；

興趣點(diǎn)獲取單元，用于根據(jù)所述視頻當(dāng)前幀圖像以及鄰近的至少兩幀圖像，獲取至少兩個(gè)尺度上的所述當(dāng)前幀圖像對(duì)應(yīng)的時(shí)空興趣點(diǎn)；