[發明專利]行為檢測方法和裝置、計算機可讀存儲介質、計算機設備

在審

• 申請號: 202010107907.3
• 申請日: 2020-02-21
• 公開（公告）號: CN111339898A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 朱進京;倪楓
• 申請（專利權）人: 上海商湯智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 靳玫

1.一種行為檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取監控視頻，從所述監控視頻中確定至少一個監控對象；

分別對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測，以確定發生目標行為的目標監控對象；

對所述目標監控對象進行跟蹤，得到所述目標監控對象的跟蹤結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測，以確定發生目標行為的目標監控對象，包括：

根據所述監控視頻的目標檢測精確度，確定對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測的檢測模式；其中，所述檢測模式至少包括第一檢測模式和第二檢測模式，所述第一檢測模式的檢測精確度高于所述第二檢測模式；

基于經確定的檢測模式對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測，以確定發生目標行為的目標監控對象。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述監控視頻的目標檢測精確度，確定對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測的檢測模式，包括：

若所述目標檢測精確度大于預設的檢測精確度閾值，確定所述檢測模式為所述第一檢測模式；和/或

若所述目標檢測精確度不大于所述檢測精確度閾值，確定所述檢測模式為所述第二檢測模式。

4.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述檢測模式為所述第一檢測模式的情況下，所述基于經確定的檢測模式對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測，以確定發生目標行為的目標監控對象，包括：

獲取所述監控對象在所述監控視頻的至少一幀第一視頻幀中的第一骨骼關鍵點位置；

根據所述第一骨骼關鍵點位置確定發生目標行為的目標監控對象。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一骨骼關鍵點位置確定發生目標行為的目標監控對象，包括：

若所述監控對象的第一骨骼關鍵點位置與所述目標行為對應的參考骨骼關鍵點位置相匹配，確定所述監控對象為目標監控對象；或者

分別確定所述監控對象在所述監控視頻中的多幀第一視頻幀中的第一骨骼關鍵點位置；

若所述監控對象在所述多幀第一視頻幀中的第一骨骼關鍵點位置的位置差大于預設的位置差閾值，確定所述監控對象為所述目標監控對象；其中，所述多幀第一視頻幀之間的時間差小于預設的時間差閾值；或者

將所述至少一幀第一視頻幀中的第一骨骼關鍵點位置輸入預先訓練的骨骼關鍵點檢測模型，并獲取所述骨骼關鍵點檢測模型輸出的第一行為檢測結果；

根據所述第一行為檢測結果確定所述監控對象是否為目標監控對象。

6.根據權利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述檢測模式為所述第二檢測模式的情況下，所述基于經確定的檢測模式對所述至少一個監控對象中的每個監控對象進行行為檢測，以確定發生目標行為的目標監控對象，包括：

將所述監控視頻輸入預先訓練的行為檢測模型，并獲取所述行為檢測模型輸出的所述監控對象的第二行為檢測結果；

根據所述監控對象的第二行為檢測結果確定所述監控對象是否為所述目標監控對象。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二行為檢測結果為所述監控對象發生所述目標行為的概率值；所述根據所述監控對象的第二行為檢測結果確定所述監控對象是否為所述目標監控對象，包括：

若所述監控對象發生所述目標行為的概率值大于預設的概率閾值，確定所述監控對象發生所述目標行為。

8.根據權利要求1至7任意一項所述的方法，其特征在于，所述對所述目標監控對象進行跟蹤，得到所述目標監控對象的跟蹤結果，包括：

根據所述監控視頻的目標跟蹤精確度，確定對所述目標監控對象進行跟蹤的跟蹤模式；其中，所述跟蹤模式至少包括第一跟蹤模式和第二跟蹤模式，所述第一跟蹤模式的跟蹤精確度高于所述第二跟蹤模式；

基于經確定的跟蹤模式對所述目標監控對象進行跟蹤，得到所述目標監控對象的跟蹤結果。