[發明專利]巡檢行為識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201711392990.8
• 申請日: 2017-12-21
• 公開（公告）號: CN108121961A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發明（設計）人: 潘媛;苗洪雷;陳曉;朱璽
• 申請（專利權）人: 華自科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶

1.一種巡檢行為識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別視頻，并對所述待識別視頻的幀圖像進行特征提取，得到圖像特征信息；

根據所述圖像特征信息和預設的巡檢行為判別分類器判斷待所述識別視頻是否按照巡檢要求執行巡檢，得到判斷結果并輸出；

所述預設的巡檢行為判別分類器為通過訓練樣本視頻得到，所述樣本視頻包括按照巡檢要求執行巡檢工作的視頻和未按照巡檢要求執行巡檢工作的視頻。

2.根據權利要求1所述的巡檢行為識別方法，其特征在于，所述對所述待識別視頻的幀圖像進行特征提取，得到圖像特征信息，包括：

通過CNN對所述待識別視頻的幀圖像進行特征提取，得到圖像特征信息。

3.根據權利要求1所述的巡檢行為識別方法，其特征在于，在獲取待識別視頻，并對所述待識別視頻的幀圖像進行特征提取，得到圖像特征信息之前，還包括以下步驟：

獲取樣本視頻，將所述樣本視頻的幀圖像作為訓練幀圖像；

對所述訓練幀圖像中的巡檢行為進行標記，并對所述訓練幀圖像進行特征提取，得到樣本圖像特征信息；

根據所述樣本圖像特征信息和對應訓練幀圖像的標記進行建模，生成巡檢行為判別分類器。

4.根據權利要求3所述的巡檢行為識別方法，其特征在于，所述根據所述樣本圖像特征信息和對應訓練幀圖像的標記進行建模，生成巡檢行為判別分類器，包括以下步驟：

根據所述樣本圖像特征信息和對應訓練幀圖像的標記，通過LSTM網絡進行時間和空間建模，生成巡檢行為判別分類器。

5.根據權利要求4所述的巡檢行為識別方法，其特征在于，所述根據所述樣本圖像特征信息和對應訓練幀圖像的標記，通過LSTM網絡進行時間和空間建模，生成巡檢行為判別分類器，包括以下步驟：

將所述樣本圖像特征信息和對應訓練幀圖像的標記輸入LSTM網絡進行時間和空間建模，得到初步判別模型；

獲取下一樣本視頻的訓練幀圖像進行標記和特征提取，并根據提取的樣本圖像特征信息和對應訓練幀圖像的標記對所述初步判別模型進行訓練，直至完成對所有樣本視頻的訓練幀圖像進行標記和特征提取，得到所述巡檢行為判別分類器。

6.根據權利要求1所述的巡檢行為識別方法，其特征在于，所述根據所述圖像特征信息和預設的巡檢行為判別分類器判斷待識別幀圖像是否符合巡檢要求，得到判斷結果并輸出，包括以下步驟：

根據所述圖像特征信息判斷所述待識別視頻中的巡檢行為是否符合巡檢要求；

若所述待識別視頻中的巡檢行為符合巡檢要求，則判斷結果為巡檢行為正常，生成巡檢記錄；

若所述待識別視頻中的巡檢行為不符合巡檢要求，則判斷結果為巡檢行為不正常，發出告警。

7.一種巡檢行為識別裝置，其特征在于，包括：

圖像特征獲取模塊，用于獲取待識別視頻，并對所述待識別視頻的幀圖像進行特征提取，得到圖像特征信息；

判斷模塊，用于根據所述圖像特征信息和預設的巡檢行為判別分類器判斷待識別幀圖像是否按照巡檢要求執行巡檢，得到判斷結果并輸出；

所述預設的巡檢行為判別分類器為通過訓練樣本視頻得到，所述樣本視頻包括按照巡檢要求執行巡檢工作的視頻和未按照巡檢要求執行巡檢工作的視頻。

8.根據權利要求1所述的巡檢行為識別裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括：

CNN特征提取模塊，用于通過CNN對所述待識別視頻的幀圖像進行特征提取，得到圖像特征信息。

9.一種計算機設備，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行權利要求1至6中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行權利要求1至6中任一項所述方法的步驟。