[發(fā)明專利]一種安全監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110694168.7
• 申請日: 2021-06-22
• 公開（公告）號: CN113408435A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔子棟;吳毳;李津軒;姜峰
• 申請（專利權(quán)）人: 華僑大學(xué)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 廈門智慧呈睿知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 35222
• 代理人: 陳曉思

本發(fā)明實(shí)施例提供一種安全監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)方法，涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域。其中，這種安全監(jiān)控方法包含：S1、接收目標(biāo)區(qū)域的不同角度的多個(gè)監(jiān)控視頻。S2、根據(jù)多個(gè)監(jiān)控視頻，分別獲取目標(biāo)區(qū)域中的各個(gè)人物的圖像序列。S3、根據(jù)圖像序列，獲取各個(gè)人物的身體姿態(tài)、面部表情序列和手勢序列，并進(jìn)行回歸分析，以獲得各個(gè)人物的安全系數(shù)。S4、根據(jù)各個(gè)安全系數(shù)，生成相應(yīng)的安全報(bào)警等級。本發(fā)明能夠通過多個(gè)角度的監(jiān)控視頻準(zhǔn)確的判斷目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的警情，然后自動生成相應(yīng)等級的警報(bào)，不需要安排人員實(shí)時(shí)盯著監(jiān)控，大大節(jié)省了安防人員的數(shù)量，具有很好的實(shí)際意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種安全監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)方法。

背景技術(shù)

日常生活中，為了防止意外的發(fā)生，往往會對人群聚集的地方進(jìn)行監(jiān)控。為了能夠在意外發(fā)生的時(shí)候及時(shí)的發(fā)現(xiàn)并處理，往往需要安排專門的安保人員在現(xiàn)場照看，或者在監(jiān)控室進(jìn)行監(jiān)控。

這樣的做法，不僅浪費(fèi)了大量的人力。而且，長時(shí)間的工作容易導(dǎo)致安保人員疲勞而不能及時(shí)的發(fā)現(xiàn)意外的發(fā)生，從而錯(cuò)失了制止、搶救意外的最佳時(shí)機(jī)。

有鑒于此，申請人提出本申請。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種安全監(jiān)控方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)方法，以改善相關(guān)技術(shù)中的人力監(jiān)控目標(biāo)區(qū)域容易發(fā)生錯(cuò)漏的問題。

第一方面、本發(fā)明實(shí)施例提供了一種安全監(jiān)控方法，其包含如下步驟：

S1、接收目標(biāo)區(qū)域的不同角度的多個(gè)監(jiān)控視頻。

S2、根據(jù)多個(gè)監(jiān)控視頻，分別獲取目標(biāo)區(qū)域中的各個(gè)人物的圖像序列。

S3、根據(jù)圖像序列，獲取各個(gè)人物的身體姿態(tài)、面部表情序列和手勢序列，并進(jìn)行回歸分析，以獲得各個(gè)人物的安全系數(shù)。

S4、根據(jù)各個(gè)安全系數(shù)，生成相應(yīng)的安全報(bào)警等級。

可選地，步驟S2具體包括：

S21、根據(jù)多個(gè)監(jiān)控視頻，通過OpenPose模型獲取目標(biāo)區(qū)域中的各個(gè)人物的不同角度的骨架信息。

S22、根據(jù)骨架信息，獲取各個(gè)人物所在的圖像區(qū)域。其中，圖像區(qū)域?yàn)楦鱾€(gè)人物的骨架面積最大的圖像所在的區(qū)域。

S23、根據(jù)圖像區(qū)域，從多個(gè)監(jiān)控視頻中，分別提取各個(gè)人物的圖像序列。

可選地，步驟S3具體包括：

S3A1、根據(jù)圖像序列，獲取關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，并建立人體骨骼模型。其中，關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)包括頭部、頸部關(guān)節(jié)、軀干關(guān)節(jié)、右肩關(guān)節(jié)、右肘關(guān)節(jié)、右腕關(guān)節(jié)、左肩關(guān)節(jié)、左肘關(guān)節(jié)、左腕關(guān)節(jié)、右踝關(guān)節(jié)、左膝關(guān)節(jié)、左踝關(guān)節(jié)、左髖關(guān)節(jié)、左膝關(guān)節(jié)和左踝關(guān)節(jié)。

S3A2、根據(jù)人體骨骼模型，以軀干關(guān)節(jié)為原點(diǎn)，軀干關(guān)節(jié)指向頸部關(guān)節(jié)為Z軸，左肩關(guān)節(jié)指向右肩關(guān)節(jié)為x軸，人體朝向方向?yàn)閅軸建立人體動態(tài)坐標(biāo)系。

S3A3、根據(jù)人體動態(tài)坐標(biāo)系，將各個(gè)關(guān)節(jié)的坐標(biāo)根據(jù)身高進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算身體參數(shù)。其中，參數(shù)包括身高、頭到x軸的第一距離、右腳到x軸的第二距離、左腳到x軸的第三距離、身體傾斜角度、腳部角速度、肩部中心角速度和矩信息。

S3A4、根據(jù)身體參數(shù)，通過SVM模型進(jìn)行分類，以獲得圖像序列中人物的身體姿態(tài)。

可選地，步驟S3還包括：

S3B1、通過人臉檢測模型，獲得圖像序列中的人臉區(qū)域。

S3B2、通過表情識別模型，獲得人臉區(qū)域中的表情信息。

S3B3、根據(jù)圖像序列的時(shí)間順序和表情信息，生成初始表情序列。