[發明專利]一種異常人體行為的警報方法和裝置

在審

• 申請號: 202110342491.8
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN112883933A
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 黃昌正;周言明;陳曦;霍煉楚
• 申請（專利權）人: 廣東曜城科技園管理有限公司;廣東海火虛擬現實技術服務有限公司;廣州幻境科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G08B13/196;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種異常人體行為的警報方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取監控視頻流；

對所述監控視頻流進行解碼，得到多組監控圖像；

對所述多組監控圖像進行人體骨骼關鍵點識別，得到多組第一人體骨骼關鍵點坐標集；

根據所述多組第一人體骨骼關鍵點坐標集，判斷人體行為是否異常，若是，則發出異常人體行為的警報。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述多組監控圖像進行人體骨骼關鍵點識別，得到多組第一人體骨骼關鍵點坐標集的步驟包括：

搭建骨骼關鍵點識別神經網絡模型；

將所述多組監控圖像輸入到所述骨骼關鍵點神經網絡模型，輸出多組所述第一人體骨骼關鍵點坐標集。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述搭建骨骼關鍵點識別神經網絡模型的步驟包括：

獲取多組人體圖像；

對所述多組人體圖像的人體骨骼關鍵點進行標注，得到多組第二人體骨骼關鍵點坐標集；

將所述多組第二人體骨骼關鍵點坐標集制作成人體骨骼關鍵點訓練集；

搭建初始神經網絡模型；

采用所述人體骨骼關鍵點訓練集對所述初始神經網絡模型進行訓練，得到骨骼關鍵點識別神經網絡模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述多組第一人體骨骼關鍵點坐標集，判斷人體行為是否異常，若是，則發出異常人體行為的警報的步驟包括：

搭建異常人體行為判斷回歸網絡模型；

將所述第一人體骨骼關鍵點坐標集輸入到所述異常人體行為判斷回歸網絡模型中，若輸出結果為人體行為異常，則發出異常人體行為的警報。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，搭建異常人體行為判斷回歸網絡模型的步驟包括：

獲取多組異常人體行為圖像；

從所述多組異常人體行為圖像中，提取多組第三人體骨骼關鍵點坐標集；

將所述多組第三人體骨骼關鍵點坐標集制作成異常動作訓練集；

搭建初始回歸網絡模型；

采用初始回歸網絡模型提取所述異常動作訓練集的坐標集特征；

當所述初始回歸網絡模型對異常動作訓練集的坐標集特征趨于敏感時，將所述初始回歸網絡模型確定為異常人體行為判斷回歸網絡模型。

6.一種異常人體行為的警報裝置，其特征在于，所述裝置包括：

監控視頻流獲取模塊，用于獲取監控視頻流；

解碼模塊，用于對所述監控視頻流進行解碼，得到多組監控圖像；

人體骨骼關鍵點識別模塊，用于對所述多組監控圖像進行人體骨骼關鍵點識別，得到多組第一人體骨骼關鍵點坐標集；

人體行為異常判斷模塊，用于根據所述多組第一人體骨骼關鍵點坐標集，判斷人體行為是否異常，若是，則發出異常人體行為的警報。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述人體骨骼關鍵點識別模塊包括：

第一模型搭建子模塊，用于搭建骨骼關鍵點識別神經網絡模型；

第一坐標集獲取子模塊，用于將所述多組監控圖像輸入到所述骨骼關鍵點神經網絡模型，輸出多組所述第一人體骨骼關鍵點坐標集。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一模型搭建子模塊包括：

人體圖像獲取單元，用于獲取多組人體圖像；

第二坐標集獲取單元，用于對所述多組人體圖像的人體骨骼關鍵點進行標注，得到多組第二人體骨骼關鍵點坐標集；

訓練集制作單元，用于將所述多組第二人體骨骼關鍵點坐標集制作成人體骨骼關鍵點訓練集；

初始神經網絡模型搭建單元，用于搭建初始神經網絡模型；

神經網絡訓練單元，用于采用所述人體骨骼關鍵點訓練集對所述初始神經網絡模型進行訓練，得到骨骼關鍵點識別神經網絡模型。