[發明專利]一種基于連續視頻幀的專注度監測方法、系統和存儲器在審
| 申請號: | 202211663931.0 | 申請日: | 2022-12-23 |
| 公開(公告)號: | CN115965893A | 公開(公告)日: | 2023-04-14 |
| 發明(設計)人: | 范聯偉;王佐成;彭麗 | 申請(專利權)人: | 數據空間研究院 |
| 主分類號: | G06V20/40 | 分類號: | G06V20/40;G06V20/52;G06V40/20;G06V10/82;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司: | 合肥和瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 34118 | 代理人: | 金宇平 |
| 地址: | 231200 安徽省合肥市高新*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 連續 視頻 專注 監測 方法 系統 存儲器 | ||
1.一種基于連續視頻幀的專注度監測方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1、設置異常行為及專注度評分模型,專注度評分模型為:
其中,Cn為監控對象n的專注度得分,I為異常行為數量,i為序數,1≦i≦I;ai表示第i個異常行為的權重,t(i,n)表示監控對象n表現第i個異常行為的持續時間,T(i,n)表示t(i,n)對應的總監控時長;
S2、獲取監控錄像,對監控錄像進行視頻幀解析,獲取各監控對象實現各異常行為的持續時間t(i,n)和對應的總監時長T(i,n),N為監控對象集合,n∈N;
S3、將監控對象n的視頻幀解析數據t(i,n)和T(i,n)代入專注度評分模型,獲取各監控對象的專注度得分。
2.如權利要求1所述的基于連續視頻幀的專注度監測方法,其特征在于,令攝像頭巡航軌跡包含K個巡航點,每個巡航點的攝像時間為t0,監測周期為T0=Q×K×t0,設Kn表示巡航點集合,當攝像頭處于Kn中任一個巡航點時,監控對象n處于攝像頭監控范圍內;
針對監控對象n,其在一個監控周期內的ti和Ti的計算公式如下:
r(q,k,n,j,i)表示攝像頭第q次巡航中在第k個巡航點上第j次拍攝到監控對象n處于第i個異常行為的連續視頻幀的數量;J(q,k,n,i)表示攝像頭第q次巡航中在第k個巡航點上拍攝到監控對象n處于第i個異常行為的次數;m表示單位時間1秒內的連續視頻幀數量,表示對r(q,k,n,j,i)/m向上取整;
y(q,k,n,i)表示二值數,當攝像頭第q次巡航中在第k個巡航點上監測到監控對象n表現第i個異常行為,則y(q,k,n,i)取1;反之,y(q,k,n,i)取0。
3.如權利要求1所述的基于連續視頻幀的專注度監測方法,其特征在于,所述異常行為包括頭部異常行為,頭部異常行為的判斷條件為:頭部姿態偏航角大于或者等于設定的偏航閾值,或者頭部姿態俯仰角大于或者等于設定的俯仰閾值;監控對象的頭部姿態偏航角和頭部姿態俯仰角的計算公式為:
δx=γx-(θh-180°);δy=θv+γy
δx表示頭部姿態轉角的水平誤差,δy表示頭部姿態轉角的垂直誤差;
θh表示攝像頭拍攝方向中心點的水平角度,θv表示攝像頭拍攝方向中心點的垂直角度;γx表示視頻幀上目標點m與中心點o的水平方向實際角度差,γy表示目標點m與中心點o的垂直方向實際角度差;目標點m為視頻幀上目標人臉的中心點,目標人臉即為監控對象的人臉;
fh表示通過頭部姿態算法解析視頻幀中人臉獲得的頭部姿態偏航角初始值,fv表示通過頭部姿態算法解析視頻幀中人臉獲得的頭部姿態俯仰角初始值。
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