[發(fā)明專(zhuān)利]一種區(qū)域行為預(yù)警方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910921181.4
• 申請(qǐng)日: 2019-09-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110674761B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 苑楊;時(shí)進(jìn)進(jìn);周鵬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 三星電子（中國(guó)）研發(fā)中心;三星電子株式會(huì)社
• 主分類(lèi)號(hào): G06V20/52
• 分類(lèi)號(hào): G06V20/52;G06V40/16;G06V20/20;G06V10/82;G06N3/04;G06Q50/26
• 代理公司: 北京德琦知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11018
• 代理人: 牛崢;王麗琴

本發(fā)明公開(kāi)了一種區(qū)域行為預(yù)警方法及系統(tǒng)，本發(fā)明實(shí)施例將在區(qū)域內(nèi)采集的人物圖像信息輸入到設(shè)置的第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出得到在區(qū)域內(nèi)的場(chǎng)景信息、人物肢體信息、人物與場(chǎng)景之間的關(guān)系信息、及人物與場(chǎng)景中的對(duì)象之間的關(guān)系信息；將得到的上述信息抽象為一個(gè)信息張量，分別輸入到設(shè)置的記憶網(wǎng)絡(luò)模型和設(shè)置的第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，所述記憶網(wǎng)絡(luò)模型輸出得到人物的未來(lái)運(yùn)動(dòng)軌跡信息，所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出人物的未來(lái)活動(dòng)標(biāo)簽和未來(lái)目的位置信息；根據(jù)輸出的人物的未來(lái)運(yùn)動(dòng)軌跡信息、人物的未來(lái)活動(dòng)標(biāo)簽和未來(lái)目的信息，判定該人物行為是否可疑。由于本發(fā)明實(shí)施例采用了多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人物未來(lái)活動(dòng)相關(guān)信息，以此來(lái)判定人物行為是否可疑，從而提高預(yù)警準(zhǔn)確度，并改善預(yù)警效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種區(qū)域行為預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年來(lái)算法優(yōu)化和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上的長(zhǎng)足進(jìn)步，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到生活的各個(gè)領(lǐng)域幾乎都能取得很好的效果，節(jié)省了大量人力成本。近年來(lái)隨著城市居民的不斷增加，區(qū)域的安防預(yù)警面臨前所未有的挑戰(zhàn)，依靠老式的監(jiān)控和人為查驗(yàn)很難取得很好的安防效果。

為了提高區(qū)域行為預(yù)警的效果，可以引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，具體地說(shuō)，有以下幾種方式實(shí)現(xiàn)。

公開(kāi)號(hào)為CN109064698A的專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)了一種居民安防預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)人臉識(shí)別進(jìn)入小區(qū)的人員是否為非本小區(qū)居民；對(duì)非本小區(qū)居民，持續(xù)獲取該非本小區(qū)居民在小區(qū)內(nèi)的行徑軌跡及行為模式，至少包括對(duì)非本小區(qū)居民進(jìn)出單元的行為確定；累加非本小區(qū)居民在設(shè)定時(shí)間段內(nèi)進(jìn)出小區(qū)內(nèi)的單元總數(shù)，并獲取非本小區(qū)居民在小區(qū)內(nèi)各單元的停留時(shí)間；當(dāng)非本小區(qū)居民在設(shè)定時(shí)間段內(nèi)進(jìn)出小區(qū)內(nèi)的單元總數(shù)不小于N時(shí)，根據(jù)非本小區(qū)居民在各單元的停留時(shí)間，判斷非本小區(qū)居民是否有異常行為，并確定異常行為等級(jí)，N為整數(shù)且≥3；根據(jù)不同的異常行為等級(jí)發(fā)出警報(bào)。

公開(kāi)號(hào)為CN109189078A的專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的家用安全防護(hù)機(jī)器人及方法，通過(guò)深度學(xué)習(xí)分享目標(biāo)人物的行為狀態(tài)信息，目標(biāo)人物的位置及所處環(huán)境的障礙物位置，輸出目標(biāo)人物的運(yùn)行軌跡，從而對(duì)目標(biāo)人物實(shí)現(xiàn)鎖定追蹤。

公開(kāi)號(hào)為CN105975633A的專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)了一種關(guān)于運(yùn)動(dòng)軌跡的獲取方法及裝置。根據(jù)當(dāng)前地理位置及預(yù)設(shè)的人物信息對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)人物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)預(yù)測(cè)預(yù)設(shè)人物的運(yùn)動(dòng)軌跡；開(kāi)啟運(yùn)動(dòng)軌跡上的目標(biāo)拍攝設(shè)備。

公開(kāi)號(hào)為CN108877121A的專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于云平臺(tái)的人工智能預(yù)警系統(tǒng)，主要通過(guò)設(shè)于小區(qū)入口處的人臉采集模塊，用于對(duì)出入小區(qū)的人臉進(jìn)行采集，并形成人臉識(shí)別信息發(fā)送云服務(wù)器，通過(guò)與犯罪人員的照片進(jìn)行比對(duì)，形成警示信號(hào)。

可以看出，上述方案在實(shí)現(xiàn)區(qū)域行為預(yù)警時(shí)，此處區(qū)域以小區(qū)為例，多為在諸如小區(qū)門(mén)禁處等位置設(shè)置人臉識(shí)別單元，從而通過(guò)人臉識(shí)別確定進(jìn)入小區(qū)人員的身份，或通過(guò)云平臺(tái)與犯罪人員的照片進(jìn)行比對(duì)，實(shí)現(xiàn)預(yù)警。但是相關(guān)人員一旦進(jìn)入到小區(qū)內(nèi)部，就只能通過(guò)設(shè)置的傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像記錄其行蹤，通過(guò)人為查驗(yàn)或簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法判斷異常行為，進(jìn)行預(yù)警。人為查驗(yàn)視頻監(jiān)控要耗費(fèi)大量人力成本，且在人員換崗，精神不集中時(shí)無(wú)法做到持續(xù)的監(jiān)控，而采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法查驗(yàn)視頻監(jiān)控則并不準(zhǔn)確且統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值難以確定。無(wú)論采用上述哪一種方式，都會(huì)使得預(yù)警準(zhǔn)確率很低。

因此，如何在提高預(yù)警準(zhǔn)確度及改善預(yù)警效果的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)區(qū)域行為預(yù)警，是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種區(qū)域行為預(yù)警方法，該方法能夠提高預(yù)警準(zhǔn)確度，改善預(yù)警效果。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種區(qū)域行為預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠提高預(yù)警準(zhǔn)確度，改善預(yù)警效果。

本發(fā)明實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的：

一種區(qū)域行為預(yù)警方法，包括：