[發明專利]人體行為檢測方法、教師行為檢測方法及相關系統和裝置

在審

• 申請號: 202010561453.7
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111814587A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 王原原
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 黎堅怡

1.一種人體行為檢測方法，其特征在于，所述人體行為檢測包括：

監控裝置獲取到包括目標人體的監控圖像，并在所述監控圖像中確定目標區域；

對所述監控圖像中的所述目標人體進行定位，確定所述目標人體的位置信息；

基于所述位置信息判斷所述目標人體是否在所述目標區域內；

如果所述目標人體在所述目標區域內，基于所述監控圖像確定所述目標人體的朝向及動作中的至少一種特征信息；以及

利用所述目標人體的預設關鍵點確定所述目標人體的動作；

根據所述至少一種特征信息以及所述目標人體的動作確定所述目標人體的當前行為。

2.根據權利要求1所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述基于所述監控圖像確定所述目標人體的朝向及動作中的至少一種特征信息的步驟包括：

利用深度學習網絡的分類模型對所述監控圖像中所述目標人體的朝向和/或動作的類型進行分類預測，得到所述目標人體的朝向和/或所述動作。

3.根據權利要求1所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述利用所述目標人體的預設關鍵點確定所述目標人體的動作的步驟包括：

利用深度學習網絡檢測所述目標人體的預設關鍵點的位置，并根據所述預設關鍵點的位置對所述目標人體的行為類型進行分類，得到所述目標人體的動作。

4.根據權利要求1所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述根據所述至少一種特征信息以及所述目標人體的動作確定所述目標人體的當前行為的步驟具體包括：

根據所述至少一種特征信息確定所述目標人體的當前行為，并通過所述目標人體的動作對確定的所述目標人體的當前行為的結果進行修正，以獲取到所述目標人體當前行為的分類結果。

5.根據權利要求2所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述利用深度學習網絡的分類模型對所述監控圖像中所述目標人體的朝向和/或動作的類型進行分類預測，得到所述目標人體的朝向和/或所述動作的步驟之前，還包括：

對所述目標區域進行目標人體檢測，以得到包括有目標人體檢測框的特征圖像；

按照預設比例系數對所述特征圖像中所述目標人體檢測框的面積進行擴大，以對擴大后的所述目標人體檢測框內的目標圖像進行截??；

所述利用深度學習網絡的分類模型對所述監控圖像中所述目標人體的朝向和/或動作的類型進行分類預測，得到所述目標人體的朝向和/或所述動作的步驟包括：

利用深度學習網絡的分類模型對所述目標圖像中所述目標人體的朝向和/或動作的類型進行分類預測，得到所述目標人體的朝向和/或所述動作。

6.根據權利要求1-4任一項所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述監控裝置獲取到包括目標人體的監控圖像，并在所述監控圖像中確定目標區域的步驟具體包括：

所述監控裝置對設定監控區域進行實時監控，以在所述設定監控區域出現有所述目標人體時，獲取到包括所述目標人體的所述監控圖像；

根據所述目標人體的活動區域在所述監控圖像中劃定出所述目標區域。

7.根據權利要求1-4任一項所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述對所述監控圖像中的所述目標人體進行定位，確定所述目標人體的位置信息的步驟包括：

利用經訓練的檢測網絡模型對所述監控圖像中的所述目標人體進行定位，以確定所述目標人體的位置信息。

8.根據權利要求1所述的人體行為檢測方法，其特征在于，所述根據所述至少一種特征信息以及所述目標人體的動作確定所述目標人體的當前行為的步驟之后，還包括：

分別對在設定時間內所述目標人體的每一當前行為出現的次數、單次持續時間以及持續總時長進行統計，并顯示本次統計結果。