[發(fā)明專利]行為檢測(cè)、模型訓(xùn)練方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010322302.6
• 申請(qǐng)日: 2020-04-22
• 公開（公告）號(hào): CN111767783A
• 公開（公告）日: 2020-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙飛
• 申請(qǐng)（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(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京柏杉松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 項(xiàng)京;高鶯然

1.一種行為檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

在待檢測(cè)視頻中獲取包含目標(biāo)對(duì)象的待檢測(cè)圖像序列，其中，所述待檢測(cè)視頻為：在預(yù)設(shè)場(chǎng)景下采集的視頻；

將所述待檢測(cè)圖像序列輸入預(yù)先訓(xùn)練完成的行為特征提取模型進(jìn)行行為特征提取，得到待對(duì)比行為特征，其中，所述行為特征提取模型為：用于提取所述預(yù)設(shè)場(chǎng)景中對(duì)象的行為特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

計(jì)算所述待對(duì)比行為特征與預(yù)設(shè)的正常行為的參考特征之間的相對(duì)距離，在所述相對(duì)距離大于或等于預(yù)設(shè)距離閾值的情況下，確定所述待檢測(cè)圖像序列中所述目標(biāo)對(duì)象的行為為異常行為。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過(guò)以下方式訓(xùn)練得到所述行為特征提取模型：

獲得多個(gè)初始樣本圖像序列，并對(duì)每一初始樣本圖像序列中樣本對(duì)象的行為類別進(jìn)行標(biāo)注；

以各個(gè)初始樣本圖像序列、每一初始樣本圖像序列中樣本對(duì)象的行為類別為輸入，對(duì)初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到初始行為特征提取模型；

獲得所述預(yù)設(shè)場(chǎng)景下采集的多個(gè)正常樣本圖像序列和異常樣本圖像序列，其中，所述正常樣本圖像序列中對(duì)象的行為屬于針對(duì)所述預(yù)設(shè)場(chǎng)景預(yù)先設(shè)定的正常行為，所述異常樣本圖像序列中對(duì)象的行為屬于針對(duì)所述預(yù)設(shè)場(chǎng)景預(yù)先設(shè)定的異常行為；

基于所述各個(gè)正常樣本圖像序列和異常樣本圖像序列，以所述初始行為特征提取模型輸出的正常樣本行為特征與異常樣本行為特征之間的距離差值，滿足預(yù)設(shè)的識(shí)別異常行為的距離差值條件為訓(xùn)練目標(biāo)，對(duì)所述初始行為特征提取模型進(jìn)行再次訓(xùn)練，獲得最終訓(xùn)練完成的行為特征提取模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述距離差值條件包括：

正常樣本行為特征與異常樣本行為特征之間的第一特征距離大于或等于預(yù)設(shè)的第一距離閾值；或

正常樣本行為特征與異常樣本行為特征之間的第一特征距離大于或等于預(yù)設(shè)的第一距離閾值，且正常樣本行為特征之間的第二特征距離小于或等于預(yù)設(shè)的第二距離閾值；或

將所述第一特征距離和第二特征距離輸入預(yù)設(shè)函數(shù)得到的距離函數(shù)值滿足距離函數(shù)條件，其中，所述距離函數(shù)條件為：在所述距離函數(shù)值與所述第一特征距離正相關(guān)、與所述第二特征距離負(fù)相關(guān)的情況下，所述距離函數(shù)值大于或等于第一函數(shù)閾值，或，在所述距離函數(shù)值與所述第一特征距離負(fù)相關(guān)、與所述第二特征距離正相關(guān)的情況下，所述距離函數(shù)值小于或等于第二函數(shù)閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述各個(gè)正常樣本圖像序列和異常樣本圖像序列，以所述初始行為特征提取模型輸出的正常樣本行為特征與異常樣本行為特征之間的距離差值，滿足預(yù)設(shè)的識(shí)別異常行為的距離差值條件為訓(xùn)練目標(biāo)，對(duì)所述初始行為特征提取模型進(jìn)行再次訓(xùn)練，獲得最終訓(xùn)練完成的行為特征提取模型，包括：

分別將各個(gè)正常樣本圖像序列和異常樣本圖像序列輸入所述初始行為特征提取模型，獲得所述初始行為特征提取模型輸出的正常樣本行為特征和異常樣本行為特征；

計(jì)算各個(gè)正常樣本行為特征與各個(gè)異常樣本行為特征之間的第一特征距離；

若所述第一特征距離小于預(yù)設(shè)的第一距離閾值，對(duì)所述初始行為特征提取模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，返回所述分別將各個(gè)正常樣本圖像序列和異常樣本圖像序列輸入所述初始行為特征提取模型的步驟，直到所述第一特征距離大于或等于所述第一距離閾值，得到最終訓(xùn)練完成的行為特征提取模型。