[發明專利]異常行為告警方法、裝置、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 201910492818.2
• 申請日: 2019-06-06
• 公開（公告）號: CN110414313A
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發明（設計）人: 葉明
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 楊毅玲

一種異常行為告警方法，包括：通過訓練預設數量的行人在預設場景下正常行走的圖像樣本得到預測網絡模型；通過所述預測網絡模型得到待識別視頻中當前幀圖像的預測行人圖像；通過滑窗檢測待識別視頻中當前幀圖像中的目標人物；根據所述目標人物將所述當前幀圖像與所述預測行人圖像進行比對，確認所述當前幀圖像是否存在異常區域；若所述當前幀圖像中存在異常區域，截取所述當前幀圖像中的異常區域；將截取的所述異常區域輸入至預先訓練好的異常行為分類器中，并得到分類結果；及根據所述分類結果發出告警信息。本發明還提供一種異常行為告警裝置、服務器及存儲介質。通過本發明可以準確偵測視頻圖像中的行人異常行為并發出告警信息。

技術領域

本發明涉及圖像識別技術領域，具體涉及一種異常行為告警方法、裝置、服務器及存儲介質。

背景技術

火車站、銀行、機場等對安全性要求較高的場合對人體行為識別有巨大的需求，如果系統可以識別人體行為，就可以自動判定異常情形并報警，從而大大降低人力成本，并提升監控力度，做到在線監控，實時報警。

傳統人體行為識別的方案基本都是基于背景建模和和特征匹配的，該類方案含三個步驟：第一步是主要提取時空特征點，即具備時間和空間特性的像素點，使用背景差分或者光流法進行背景的建模和前景的提取；第二步是根據選定的特征，利用第一步獲取的視頻的特征點對其特征點周圍區域的視頻進行特定轉換和處理，來獲取描述特定行為的特征，其中多數是基于靜態場景和物體識別技術；第三步是將這些特征輸入分類器進行訓練，獲得分類器并應用于識別中。

然而，由于行人摔倒等行為屬于小概率事件，發生幾率低，樣本較難收集，采用直接檢測算法容易產生漏判。無法及時偵測到行人行走異常事件，從而無法及時實施援救或發出告警信息。

發明內容

鑒于以上內容，有必要提出一種異常行為告警方法、裝置、服務器及存儲介質，能夠準確偵測視頻圖像中的行人異常行為。

本發明的第一方面提供一種異常行為告警方法，所述方法包括：

通過訓練預設數量的行人在預設場景下正常行走的圖像樣本得到預測網絡模型；

通過所述預測網絡模型得到待識別視頻中當前幀圖像的預測行人圖像；通過滑窗檢測待識別視頻中當前幀圖像中的目標人物；

根據所述目標人物將所述當前幀圖像與所述預測行人圖像進行比對，確認所述當前幀圖像是否存在異常區域；

若所述當前幀圖像中存在異常區域，截取所述當前幀圖像中的異常區域，其中，所述異常區域指示所述目標人物的異常行為；

將截取的所述異常區域輸入至預先訓練好的異常行為分類器中，并得到分類結果；及

根據所述分類結果發出告警信息。

優選地，在所述通過滑窗檢測待識別視頻中當前幀圖像的目標人物之前，所述異常行為告警方法還包括：

接受攝像頭采集的待識別視頻圖像。

優選地，所述根據所述目標人物將所述當前幀圖像與所述預測行人圖像進行比對，確認所述當前幀圖像是否存在異常區域包括：

根據所述目標人物將所述當前幀圖像與所述預測行人圖像進行比對，判斷所述當前幀圖像中目標人物的滑窗在當前幀圖像中的位置與所述預測行人圖像中目標人物的滑窗在預測行人圖像中的位置是否一致；

當所述當前幀圖像中目標人物的滑窗在當前幀圖像中的位置與所述預測行人圖像中目標人物的滑窗在預測行人圖像中的位置一致時，確認所述當前幀圖像不存在異常區域；

當所述當前幀圖像中目標人物的滑窗在當前幀圖像中的位置與所述預測行人圖像中目標人物的滑窗在預測行人圖像中的位置不一致時，確認所述當前幀圖像存在異常區域。