[發(fā)明專利]異常行為檢測方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811581954.0
• 申請日: 2018-12-24
• 公開（公告）號: CN111353352B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙飛
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774
• 代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 韓東艷

1.一種異常行為檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢測的行為數(shù)據(jù)；

將所述行為數(shù)據(jù)輸入特征提取模型，輸出所述行為數(shù)據(jù)的行為特征，所述特征提取模型用于根據(jù)正常行為數(shù)據(jù)輸出特征空間范圍內(nèi)的行為特征以及根據(jù)異常行為數(shù)據(jù)輸出所述特征空間范圍外的行為特征，所述特征空間范圍內(nèi)各個行為特征之間的距離小于距離閾值；

根據(jù)所述行為數(shù)據(jù)的行為特征與正常行為特征中心的距離和所述距離閾值，獲取所述行為數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果，所述檢測結(jié)果用于指示所述行為數(shù)據(jù)是否為異常行為數(shù)據(jù)，所述正常行為特征中心用于代表所述特征空間范圍內(nèi)的行為特征；

其中，所述特征提取模型的訓(xùn)練過程包括：

根據(jù)正常行為數(shù)據(jù)集合和異常行為數(shù)據(jù)集合，獲取多個第一行為數(shù)據(jù)對和多個第二行為數(shù)據(jù)對，每個第一行為數(shù)據(jù)對包含所述正常行為數(shù)據(jù)集合中的兩個正常行為數(shù)據(jù)，每個第二行為數(shù)據(jù)對包含所述正常行為數(shù)據(jù)集合中的一個正常行為數(shù)據(jù)和所述異常行為數(shù)據(jù)集合中的一個異常行為數(shù)據(jù)；

提取所述多個第一行為數(shù)據(jù)對的多個第一行為特征對和所述多個第二行為數(shù)據(jù)對的多個第二行為特征對，每個第一行為特征對包含兩個正常行為數(shù)據(jù)的行為特征，每個第二行為特征對包含一個正常行為數(shù)據(jù)的行為特征和一個異常行為數(shù)據(jù)的行為特征；

根據(jù)所述每個第一行為特征對包含的兩個行為特征之間的距離和所述每個第二行為特征對包含的兩個行為特征之間的距離，通過損失函數(shù)監(jiān)督訓(xùn)練，得到所述特征提取模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)正常行為數(shù)據(jù)集合和異常行為數(shù)據(jù)集合，獲取多個第一行為數(shù)據(jù)對和多個第二行為數(shù)據(jù)對之前，所述方法還包括：

基于多個第一視頻，獲取所述正常行為數(shù)據(jù)集合，所述多個第一視頻為目標(biāo)進(jìn)行正常行為的視頻；

基于多個第二視頻，獲取所述異常行為數(shù)據(jù)集合，所述多個第二視頻為目標(biāo)進(jìn)行異常行為的視頻。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于多個第一視頻，獲取所述正常行為數(shù)據(jù)集合，包括：

對于所述多個第一視頻中的每個第一視頻，對所述第一視頻中的目標(biāo)進(jìn)行檢測和跟蹤，獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述目標(biāo)的空間運動范圍，所述空間運動范圍為所述目標(biāo)運動所覆蓋的空間范圍，所述預(yù)設(shè)時間段小于所述第一視頻的時間段；

根據(jù)所述空間運動范圍和所述第一視頻，在所述預(yù)設(shè)時間段對應(yīng)的第一視頻序列中進(jìn)行圖像截取，得到所述第一視頻的第一圖像序列，所述第一視頻序列包含所述第一視頻的多幀視頻圖像，所述第一圖像序列包含所述多幀視頻圖像中所述空間運動范圍對應(yīng)的區(qū)域；

將所述多個第一視頻的第一圖像序列作為所述正常行為數(shù)據(jù)集合。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述異常行為數(shù)據(jù)集合的獲取過程包括：

對于所述多個第二視頻中的每個第二視頻，對所述第二視頻中的目標(biāo)進(jìn)行檢測和跟蹤，獲取預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所述目標(biāo)的空間運動范圍，所述空間運動范圍為所述目標(biāo)運動所覆蓋的空間范圍，所述預(yù)設(shè)時間段小于所述第二視頻的時間段；

根據(jù)所述空間運動范圍和所述第二視頻，在所述預(yù)設(shè)時間段對應(yīng)的第二視頻序列中進(jìn)行圖像截取，得到所述第二視頻的第二圖像序列，所述第二視頻序列包含所述第二視頻的多幀視頻圖像，所述第二圖像序列包含所述多幀視頻圖像中所述空間運動范圍對應(yīng)的區(qū)域；

將所述多個第二視頻的第二圖像序列作為所述異常行為數(shù)據(jù)集合。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述待檢測的行為數(shù)據(jù)為多個行為數(shù)據(jù)，

所述根據(jù)所述行為數(shù)據(jù)的行為特征與正常行為特征中心的距離，獲取所述行為數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果之后，所述方法還包括：

根據(jù)所述多個行為數(shù)據(jù)各自的檢測結(jié)果，確定所述多個行為數(shù)據(jù)中的異常行為數(shù)據(jù)；

將所述多個行為數(shù)據(jù)中的異常行為數(shù)據(jù)添加至所述異常行為數(shù)據(jù)集合中；

執(zhí)行所述特征提取模型的訓(xùn)練過程，獲取更新的特征提取模型。