专利汇可以提供一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 属于异常行为分析技术领域,具体涉及一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,可分为二维图像数据获取、基于 深度学习 的人体检测、人体关键点 定位 、倒地行为识别四部分。(1)首先通过摄像机获取执法办案场景内的视频图像数据,(2)然后通过目标检测网络得到人体检测框的坐标 位置 ,(3)之后单独对每个人体框使用人体关键点检测网络,得到人体每个关键点的位置,(4)最后将每个人体检测框输入到分类网络进行二分类,判断该人是否倒地,提高了识别效果和识别 精度 。,下面是一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)通过摄像机获取执法办案场景内的视频图像数据;
(2)通过目标检测网络得到人体检测框的坐标位置;
(3)单独对每个人体检测框使用人体关键点检测网络,得到人体每个关键点的位置;
(4)将每个人体检测框输入到分类网络进行二分类,判断该人是否倒地。
2.根据权利要求1所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,在步骤(1)中,所述通过摄像机获取执法办案场景内的视频图像数据具体包括,通过安装在执法办案区域的室内摄像头,获取摄像区域内人员的活动视频,得到基于时间序列的包含人体的图像数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,在步骤(2)中,所述通过目标检测网络得到人体检测框的坐标位置具体包括,基于Faster R-CNN算法,将所述步骤(1)获得的图像数据输入到检测网络,获得人体检测框,再通过NMS非极大抑制去除多余的人体检测框,使得每个人体都只有唯一的框。
4.根据权利要求1所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,在步骤(3)中,所述单独对每个人体检测框使用人体关键点检测网络,得到人体每个关键点的位置具体包括,将从所述步骤(2)得到的人体检测框图输入到SPPE网络中,获得人体关键点分布图。
5.根据权利要求4所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,各关键点的位置包括头部、颈部、左右肩膀、左右护肘、左右手腕、左右髋关节、左右膝盖和左右脚踝。
6.根据权利要求1所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,在步骤(4)中,所述判断该人是否倒地具体包括步骤:
4.1输入每张图像中的各个人体检测框坐标以及关键点坐标数据;
4.2判断人体检测框与检测区域的空间关系,确定人体是否在检测区域设定的范围内,若是执行下一步,反之结束本次识别;
4.3通过人体关键点的坐标分布判断该检测人体是否为完整人体,若是则输入到二分类网络,反之结束本次识别;
4.4将人体关键点的坐标分布图输入到二分类网络,得到分类结果;
4.5根据所述分类结果判断是否为倒地行为,若是则发出警告,反之结束本次识别。
7.根据权利要求6所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,所述步骤(4)中的二分类网络,在拥有18层网络的分类网络中加入残差结构组成的ResNet-18;其中残差结构函数公式为:
Y=F(x)+x
式中x为输入残差结构的卷积特征;F(x)为快捷连接,被残差结构包围部分的卷积层输出;Y为残差结构的输出。
8.根据权利要求7所述的一种基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法,其特征在于,所述的ResNet-18网络,其image(图像)输入长宽为224×224;所述image依次经5层卷积核为3×3,特征维度为64的卷积层,4层卷积核为3×3,特征维度为128的卷积层,4层卷积核为3×3,特征维度为256的卷积层,4层卷积核为3×3,特征维度为512的卷积层;再通过averge pool(平均池化)层输入至全卷积层2-d fc,所述全卷积层2-d fc将512个维度的数据进行全卷积为两个维度;最后经过softmax(归一化操作)层得到是、否倒地行为的概率值。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其中,该程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一所述的基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法的步骤。
10.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任一所述的基于执法办案区场景下的倒地异常行为识别方法的步骤。
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