[發明專利]行為識別方法、裝置、設備及存儲介質在審

申請號：	202011531975.9	申請日：	2020-12-22
公開（公告）號：	CN112580523A	公開（公告）日：	2021-03-30
發明（設計）人：	趙勇	申請（專利權）人：	平安國際智慧城市科技股份有限公司
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06K9/62
代理公司：	深圳市精英專利事務所 44242	代理人：	李翔宇
地址：	518000 廣東省深圳市前海深港合***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	行為識別方法裝置設備存儲介質
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【說明書】：

本發明涉及人工智能的行為識別技術領域，公開了一種行為識別方法、裝置、設備及存儲介質，用于結合時序信息的同時也提高了行為識別準確率。所述方法包括：將待識別視頻圖片按預設幀數間隔劃分為對應的若干區段、將得到的所有時空序列圖片合并為待識別視頻圖片，根據預設的第一神經網絡對待識別視頻圖片進行空間特征提取，根據預設的第二神經網絡對光流圖進行時序特征提取，得到所述待識別視頻圖片的時序特征，將待識別視頻圖片的空間特征與時序特征進行融合，得到待識別的目標視頻圖像，輸入預先訓練完成的行為識別分類模型進行行為識別，得到所述行為識別分類模型輸出的行為類別以及所述行為類別對應的概率。

技術領域

本發明涉及人工智能的行為識別技術領域，尤其涉及一種行為識別方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

目前，利用人工智能技術對社區、園區、養老院的監控視頻進行自動檢測，可以對老人特定行為比如吃飯、跌倒等進行監控，獲取老人身體狀況等數據。行為識別屬于視頻理解的范疇，目前的算法大部分基于姿態估計，根據提取的關鍵點再訓練分類器，這種方法強烈依賴于人體關鍵點的識別準確度，發明人意識到很多主體行為發生時，需要經過完整的一段過程，即需要完整的時序信息才能做出判斷，如果把所有數據都經過計算，則計算量非常大，若不采用時序信息，則可能導致行為識別準確率低。

發明內容

本發明的主要目的在于解決現有人工智能技術對監控視頻檢測行為主體的特定行為時，存在加入時序信息后計算量過大、而不加入時序信息計算則存在行為識別準確率低的問題，本發明提供的行為識別方法、裝置、設備及存儲介質，在結合時序信息計算的同時也能提高行為識別準確率。

為實現上述目的，本發明第一方面提供了一種行為識別方法，包括：

將待識別視頻圖片按預設幀數間隔劃分為對應的若干區段，并在每個區段中擇取一個帶有時空序列特征的時空序列圖片，將得到的所有所述時空序列圖片合并為待識別視頻圖片；

將所述待識別視頻圖片輸入預設的第一神經網絡，得到與所述待識別視頻圖片對應具備運動相關關系的光流圖、以及所述待識別視頻圖片的空間特征；

將所述待識別視頻圖片輸入預設的第二神經網絡，得到所述待識別視頻圖片的時序特征；

將所述待識別視頻圖片的空間特征與時序特征進行融合，得到待識別的目標視頻圖像；

將所述待識別的目標視頻圖像輸入預先訓練完成的行為識別分類模型進行行為識別，得到所述行為識別分類模型輸出的行為類別以及所述行為類別對應的概率。

可選的，在本發明第一方面的另一種實現方式中，在所述將待識別視頻圖片按預設幀數間隔劃分為對應的若干區段之前，所述方法還包括：

從視頻監控端獲取目標視頻流數據，并通過循環讀取的方式對所述目標視頻流數據進行解碼抽幀處理，得到對應的多幀視頻圖片作為待識別視頻圖片。

可選的，在本發明第一方面的另一種實現方式中，在所述從視頻監控端獲取目標視頻流數據，并通過循環讀取的方式對所述目標視頻流數據進行解碼，得到對應的多幀視頻圖片作為待識別視頻圖片之前，所述方法還包括：預先對所述行為識別分類模型進行訓練；

所述預先對所述行為識別分類模型進行訓練具體包括：