[發明專利]一種行為檢測方法、系統、設備及機器可讀介質

有效

• 申請號: 201911031016.8
• 申請日: 2019-10-28
• 公開（公告）號: CN110796069B
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 周曦;姚志強;李繼偉;高伽林;施志祥
• 申請（專利權）人: 廣州云從博衍智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

本發明提供一種行為檢測方法、系統、設備及機器可讀介質，包括獲取一個或多個包含有目標行為的提案；根據一個或多個分類器對包含有目標行為的提案進行分類，獲取至少兩個分類結果；對至少兩個分類結果進行合并，獲得目標行為檢測結果。本發明能夠使一連續幀圖像感知該視頻包含的全部信息，根據該連續幀圖像生成得分，對得分進行排序，選擇得分值高的生成候選時域、區域，不會造成漏檢、誤檢。同時，對提案進行邊界調整，能夠準確定位目標行為的起始時間，適應多樣化的人類行為和不同時間尺度的人類行為。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別是涉及一種用于進行行為檢測的行為檢測方法、系統、設備及機器可讀介質。

背景技術

隨著互聯網產業的飛速發展和高清攝像頭的普及，每天產生了數以百萬計的視頻。無論是視頻內容審核還是公共場合安全監控，都需要自動化視頻處理技術來分析這些視頻的內容和檢測人類行為。而目前檢測人類行為大多數是利用人工智能技術的感知能力進行檢測，通過感知視頻內容信息檢測人類行為?，F有的人類行為檢測流程可以分為兩類：(1)基于滑動窗的檢測；(2)基于行為得分的檢測。

而通過滑動窗檢測容易造成兩個重要的問題缺陷：1)行為檢測的邊界不準確，即不能準確定位行為的起止時間；2)不能適應多樣性的人類行為，即不能同時適用于不同時間尺度的人類行為。并且行為得分檢測極度依賴于打分機制，從而造成兩個問題：1)目前的打分機制只關注于當前內容，無法感知全局的上下文信息，從而導致其打分質量差；2)依據質量欠佳的行為得分生成候選時域區域提案容易造成漏檢、誤檢等問題。

發明內容

鑒于以上所述現有技術的缺點，本發明的目的在于提供行為檢測方法、系統、設備及機器可讀介質，用于解決現有技術中存在的問題。

為實現上述目的及其他相關目的，本發明提供一種行為檢測方法，包括有：

獲取一個或多個包含有目標行為的提案；

一個或多個分類器，根據所述一個或多個分類器對包含有目標行為的提案進行分類，獲取至少兩個分類結果；每一個分類器包括有一層或多層，每一層包括有一個或多個模板、一個或多個待訓練的卷積神經網絡；所述模板包括一個或多個所述感知器模型、一個或多個訓練后的卷積神經網絡；

對所述至少兩個分類結果進行合并，獲得目標行為檢測結果；包括：根據不同的分類器分別獲取基于目標行為概率提案以及基于時間行為時間尺度提案；并篩選出其中重合度最高的基于目標行為的分類結果和基于時間尺度的分類結果；并根據篩選出的分類結果融合得到目標行為檢測結果。

可選地，所述提案包括以下至少之一：目標行為概率提案、目標行為時間尺度提案。

可選地，分類結果包括以下至少之一：目標行為概率提案、目標行為時間尺度提案。

可選地，獲取一個或多個包含有目標行為的第一連續幀圖像、第二連續幀圖像；利用一個或多個神經網絡對第一連續幀圖像進行表征，使所述第一連續幀圖像能夠獲取第二連續幀圖像的目標行為特征信息；

根據所述第一連續幀圖像、第二連續幀圖像生成包含有目標行為的提案。

可選地，利用一個或多個神經網絡對第一連續幀圖像進行表征，使第一連續幀圖像中的每一幀圖像能夠感知當前幀圖像具有的目標行為特征信息、其他幀圖像具有的目標行為特征信息。

可選地，利用一個或多個神經網絡對第二連續幀圖像進行表征，使第二連續幀圖像中的每一幀圖像能夠感知當前幀圖像具有的目標行為特征信息、其他幀圖像具有的目標行為特征信息。

可選地，所述目標行為檢測結果包括以下至少之一：目標行為中間檢測結果、目標行為最終檢測結果。

可選地，根據所述目標行為中間檢測結果或目標行為最終檢測結果更新所述一個或多個分類器中的參數。