[發明專利]一種基于網絡節點能量傳遞的人物異常軌跡檢測方法

有效

• 申請號: 201710256750.9
• 申請日: 2017-04-19
• 公開（公告）號: CN107133971B
• 公開（公告）日: 2019-12-10
• 發明（設計）人: 馮文廷;陳志;岳文靜
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246
• 代理公司: 32200 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 朱楨榮

本發明公開了一種基于網絡節點能量傳遞的人物異常軌跡檢測方法。該方法提出一種將整個場景模型化為一個網絡，網絡中的每個節點相當于場景中的一個網格，每一條邊代表不同網格之間的能量傳遞關系，再使用上述網絡將場景中的人物以其中心點表示，人物的運動軌跡被模型化為網絡中節點之間的能量傳遞，最后通過計算軌跡起始點間總的傳遞能量并和正常軌跡所需能量作對比即可檢測該軌跡是否異常。本發明中網絡節點間的能量閾值能夠根據實際情況動態更新調整，對人物異常軌跡檢測具有良好的檢測效果。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是一種基于網絡節點能量傳遞的人物異常軌跡檢測方法。

背景技術

人物軌跡追蹤和檢測是計算機視覺領域內非常活躍的研究方向，在視頻監控、醫療看護、無人駕駛等領域都有著十分廣泛的應用前景。通過計算機對人物的軌跡進行追蹤和判斷，既能大大減輕人們實際的工作負擔，又由于計算機對圖像獨特的處理能力，使得一些人們難以發現的微小的安全隱患得以及時被發現，并反饋給相應工作人員做進一步的處理。

人物軌跡追蹤技術建立在人物識別技術之上，目前已有的很多技術已經能較好地識別出人體所在的位置，如基于Haar特征和Adaboost分類器的人體檢測技術和基于Hog特征和SVM分類器的人體檢測技術等等。通過以上技術獲取人體所在位置并提取出人體的幾何中心即是本發明的軌跡異常檢測的前提。

現有的行為分析方法有基于時空特征的模式分析方法，這類方法先提取每幀圖像的人體區域，然后通過各種幾何特征來分析人體動作，但該方法只能局限于簡單的單人行為。也有基于圖像統計處理的方法直接對視頻幀的低層信息進行統計分析從而對視頻段的人物行為進行理解，但這種方法需要進行大量的圖像分析，導致計算量非常的大。現階段對人物的異常動作檢測效果欠佳且檢測過程復雜的問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的不足而提供一種基于網絡節點能量傳遞的人物異常軌跡檢測方法，以簡單高效地對人物異常軌跡進行檢測。

本發明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

根據本發明提出的一種基于網絡節點能量傳遞的人物異常軌跡檢測方法，包括以下步驟：

步驟1、定義場景G，將G模型化為一個網絡，具體如下：

步驟11、將G分成n*n個互不相交的網格，每一個網格代表網絡中的一個節點，n為G中橫向的網格數和縱向的網格數；

步驟12、在網絡中兩個不同的節點之間構建一條邊，代表兩個節點間能量傳遞的關系，定義邊的權值為節點間能量傳遞的大小；

步驟2、輸入人物的軌跡作為訓練樣本，對網絡中不同節點間的邊權進行動態更新，具體步驟如下：

步驟21、設輸入的軌跡起始點為s，終點為e；定義R(s,e)代表以s為起點，e為終點的軌跡中所經過的節點對的集合，即R(s,e)＝{(s,s₁),(s₁,s₂),...,(s_n-1,e)}，s₁,s₂,...,s_n-1為軌跡所途經的節點；

步驟22、定義E(i,j)為連接第i個節點和第j個節點之間的邊權，初始化相鄰兩個節點的邊權為1，其它節點間的邊權為0，通過計算軌跡途經節點對間傳遞的能量總和更新軌跡起點和終點的邊權，更新公式如下：

其中，i,j分別代表軌跡中第i個節點和第j個節點，E(s,e)代表軌跡起點和終點間的邊權；

步驟3、重復步驟2對多個人物的軌跡進行訓練，直到網絡中每個節點對的邊權都得到更新，并且更新次數達到訓練的預設要求為止；