[發(fā)明專利]一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211464932.2 | 申請日: | 2022-11-22 |
| 公開(公告)號: | CN115761640A | 公開(公告)日: | 2023-03-07 |
| 發(fā)明(設計)人: | 張重陽;張思飛 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | G06V20/52 | 分類號: | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774;G06N3/08 |
| 代理公司: | 上海恒慧知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人: | 徐紅銀;張琳 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 行人 姿態(tài) 特定 行為 檢測 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,包括兩個階段,第一個階段為時序候選片段生成階段,第二個階段為行為識別階段;
其中,所述第一個階段,包括
從視頻采集設備或網絡獲取視頻流,解碼得到圖像,緩存若干圖像幀構成一個圖像序列;
對所述視頻圖像序列進行逐幀處理,每幀圖像通過行人檢測及姿態(tài)識別,得到每幀圖像的關于所有類別的行為姿態(tài)的概率值列表,將該幀圖像及對其對應的所述概率值列表存入緩存隊列;
匯總所述緩存隊列中的特定行為姿態(tài)的概率值,根據所述概率值判斷所述緩存隊列中是否存在特定姿態(tài);
若存在,動態(tài)擴展所述緩存隊列的長度,直至特定姿態(tài)不再出現,獲得候選片段;若不存在,則舍棄所述緩存隊列;
其中,所述第二個階段,包括:
對所述第一個階段生成的所述候選片段進行采樣并進行特定姿態(tài)的分類識別,輸出檢測結果。
2.根據權利要求1所述的一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,所述對視頻圖像序列進行逐幀處理,每幀圖像通過行人檢測及姿態(tài)識別,得到每幀圖像包括所有行為姿態(tài)的概率值列表,包括:
對于每幀圖像,檢測每幀圖像中的行人,得到行人目標位置框序列;
遍歷所述行人目標位置框序列,對每個行人目標位置框的行人目標對應區(qū)域裁剪,得到行人框圖像;
遍歷結束后,將得到的行人框圖像組成序列,得到行人框圖像序列;
對所述行人框圖像序列進行所有類別的行為姿態(tài)識別,得到所有類別的行為姿態(tài)的概率值列表。
3.根據權利要求2所述的一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,所述對行人框圖像序列進行所有類別的行為姿態(tài)識別,得到所有類別的行為姿態(tài)的概率列表,包括:
對所述行人框圖像序列進行包括尺寸與像素的預處理;
將所述預處理后的行人框圖像序列送入姿態(tài)識別網絡,預測得到記錄所有行人目標各姿態(tài)類別概率的二維列表;
對所述記錄所有行人目標各姿態(tài)類別概率的二維列表進行歸約,統(tǒng)計各姿態(tài)類別出現在每幀視頻圖像中的概率。
4.根據權利要求3所述的一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,所述對記錄所有行人目標各姿態(tài)類別概率的二維列表進行歸約,統(tǒng)計各姿態(tài)類別出現在每幀視頻圖像中的概率,包括:
遍歷每個姿態(tài)類別,取對應所述姿態(tài)類別的所有行人目標的概率最大值,記為所述姿態(tài)類別存在于每幀視頻圖像中的概率;
將每幀視頻圖像中所有姿態(tài)類別的存在概率以列表數據結構存儲。
5.根據權利要求1所述的一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,在所述判斷緩存隊列是否存在特定姿態(tài)之前,需先判斷緩存隊列是否達到長度閾值;如已達到,則判斷該緩存隊列是否存在特定姿態(tài);如未達到,則判定所述緩存隊列長度不足以包含完整的動作,繼續(xù)對所述視頻圖像序列進行逐幀處理。
6.根據權利要求1所述的一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,所述匯總緩存隊列特定行為姿態(tài)的概率值,根據所述概率值判斷所述緩存隊列中是否存在特定姿態(tài),包括:
針對特定行為特點,預定義與該特定行為對應的特定姿態(tài)類別;
計算所述緩存隊列中各種姿態(tài)類別的平均概率;
從所述各種姿態(tài)類別的平均概率中索引,得到所述特定姿態(tài)類別的平均概率,若大于等于閾值,則認為所述緩存隊列中存在所述特定行為,否則不存在。
7.根據權利要求1所述的一種基于行人姿態(tài)的特定行為檢測方法,其特征在于,所述動態(tài)擴展所述緩存隊列的長度,直至特定姿態(tài)不再出現,包括:
在所述緩存隊列的末尾附加設定長度視頻片段;
對所述附加的設定長度視頻片段同樣進行行人檢測及姿態(tài)識別并判定其中是否存在特定姿態(tài);
如果存在特定姿態(tài),則繼續(xù)在末尾附加設定長度視頻片段,否則認為行為已經結束,終止動態(tài)擴展。
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