[發明專利]一種斗毆行為識別預警方法及其識別預警系統

在審

• 申請號: 202010774734.0
• 申請日: 2020-08-04
• 公開（公告）號: CN111860457A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 蘇文烈
• 申請（專利權）人: 廣州市微智聯科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G08B21/18;G06N3/04
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 李林

1.一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1：根據現有的斗毆行為圖像，基于神經網絡建立斗毆行為識別模型；

S2：對斗毆行為識別模型進行多維動態行為識別補償，得到補償后斗毆行為識別模型；

S3：實時獲取現場視頻，根據現場視頻，使用補償后斗毆行為識別模型進行識別，得到斗毆行為識別結果；

S4：根據實時獲取的斗毆行為識別結果，判斷是否發生斗毆，若是則進入步驟S5，否則返回步驟S3；

S5：開始采集斗毆視頻，發出警報，根據斗毆視頻進行人臉識別，得到并保存人臉識別結果；

S6：根據實時獲取的斗毆行為識別結果，判斷斗毆是否結束，若是則結束采集斗毆視頻，關閉警報，并結束斗毆行為識別預警方法，否則重復步驟S6。

2.根據權利要求1所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述步驟S1中，斗毆行為包括假性斗毆行為和真實斗毆行為。

3.根據權利要求2所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述斗毆行為圖像包括真實斗毆行為的正樣本數據集和假性斗毆行為的負樣本數據集；

根據現有的斗毆行為圖像，基于神經網絡建立斗毆行為識別模型，排除假性斗毆行為，斗毆行為識別模型得到的斗毆行為識別結果為真實斗毆行為的識別結果。

4.根據權利要求1所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述步驟S1中，所述斗毆行為識別模型包括2D卷積模塊、3D卷積模塊以及CFAM時空信息融合模塊，所述2D卷積模塊和3D卷積模塊并列設置，2D卷積模塊的輸入層和3D卷積模塊的輸入層組合構成神經網絡的輸入層，2D卷積模塊的輸出層和3D卷積模塊的輸出層均與CFAM時空信息融合模塊連接，所述CFAM時空信息融合模塊的輸出層構成神經網絡的輸出層。

5.根據權利要求1所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述步驟S1的具體步驟為：

S1-1：將現有的斗毆行為圖像劃分為訓練數據集和測試數據集；

S1-2：使用訓練數據集對神經網絡進行訓練，建立初始的斗毆行為識別模型；

S1-3：對初始的斗毆行為識別模型進行壓縮處理，得到壓縮后的斗毆行為識別模型；

S1-4：使用測試數據集對壓縮后的斗毆行為識別模型進行優化，得到最優的斗毆行為識別模型。

6.根據權利要求1所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述步驟S3的具體步驟為：

S3-1：實時獲取現場視頻，到達預設采樣周期后，采集現場視頻中連續多張單幀現場圖像；

S3-2：對多張單幀現場圖像進行預處理，得到多張預處理后單幀現場圖像；

S3-3：將多張預處理后單幀現場圖像依次輸入至補償后斗毆行為識別模型進行識別，得到每張預處理后單幀現場圖像的斗毆行為識別結果。

7.根據權利要求6所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述斗毆行為識別結果包括斗毆行為和非斗毆行為。

8.根據權利要求7所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述步驟S4中，判斷是否發生斗毆的具體方法為：連續N張預處理后單幀現場圖像的斗毆行為識別結果中包括n次斗毆行為，則判斷現場視頻的場景內發生斗毆，其中，Nn。

9.根據權利要求7所述的一種斗毆行為識別預警方法，其特征在于：所述步驟S6中，判斷斗毆是否結束的具體方法為：連續M張預處理后單幀現場圖像的斗毆行為識別結果中未出現斗毆行為，則判斷現場視頻的場景內斗毆結束。

10.一種斗毆行為識別預警系統，其特征在于：應用于權利要求1-9任一項所述的斗毆行為識別預警方法，包括斗毆行為識別模塊、預警模塊以及多個視頻采集模塊，多個所述視頻采集模塊均與斗毆行為識別模塊通信連接，所述斗毆行為識別模塊與預警模塊通信連接，斗毆行為識別模塊通信連接有監控中心；

所述視頻采集模塊，用于實時獲取現場視頻，并將現場視頻發送至斗毆行為識別模塊；

所述斗毆行為識別模塊，用于根據現有的斗毆行為圖像，基于神經網絡建立斗毆行為識別模型，對斗毆行為識別模型進行多維動態行為識別補償，得到補償后斗毆行為識別模型，根據現場視頻，使用補償后斗毆行為識別模型進行識別，得到斗毆行為識別結果，采集斗毆視頻，根據斗毆視頻進行人臉識別，得到并保存人臉識別結果，將斗毆視頻和人臉識別結果發送至監控中心；

所述預警模塊，用于發出警報。