[发明专利]一种人体行为检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种人体行为检测方法及装置。

背景技术

智能视频监控以数字化、网络化视频监控为基础，但是又区别于普通的网络化视频监控，属于一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并且能够以较快和较佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更佳有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。

现有技术中，通过视频监控实现对人体行为的检测，主要有两种方式，一种方式是通过视频监控，将人体行为进行摄录，后续由网络管理人员人工监视摄录画面，当发现异常画面时发出报警等相关信息，这种方式由于是由网络管理人员监控视频画面得到人体行为信息，当由于某些原因，网络管理人员离开视频监控画面时，就无法实现对人体行为的检测，因此局限性较强，人体行为检测的准确性较差。还有一种方式，是通过机器学习的方式，得到一个人体行为检测模型，通过得到的人体行为检测模型，来实现对待检测视频进行人体行为检测。但是这种方式在具体实施中，需要采集大量的样本视频信息进行标注，然后从采集到的大量视频样本信息中提出相关特征进行机器学习，最终才可以获得一个人体行为检测模型，通过人体行为检测模型来实现对待检测视频进行分析，因此准确性较低，比较浪费资源。

综上所述，现有技术中提出的人体行为检测方法，准确性较低，比较浪费资源。

发明内容

本发明实施例提供了一种人体行为检测方法及装置，应用普适性较强，能够较好地提高视频监控系统中人体行为检测的准确性。

一种人体行为检测方法，包括：获得待检测视频的图像帧；确定获得的相邻两个图像帧之间的全局光流场，得到相邻两个图像帧之间的运动信息；根据得到的运动信息，获得至少一个具有预设运动方向的运动区域，其中，所述运动区域包含至少一个构成图像帧的像素点；对获得的运动区域进行过滤处理；并将过滤处理后的运动区域进行预设人体行为形状匹配；根据匹配结果，确定出待检测视频中包含的人体行为。

一种人体行为检测装置，包括：图像帧获得模块，用于获得待检测视频的图像帧；运动信息确定模块，确定图像帧获得模块获得的相邻两个图像帧之间的全局光流场，得到相邻两个图像帧之间的运动信息；运动区域获得模块，用于根据运动信息确定模块得到的运动信息，获得至少一个具有预设运动方向的运动区域，其中，所述运动区域包含至少一个构成图像帧的像素点；匹配模块，用于对运动区域获得模块获得的运动区域进行过滤处理，并将过滤处理后的运动区域进行预设人体行为形状匹配；人体行为确定模块，用于根据匹配模块匹配结果，确定出待检测视频中包含的人体行为。

采用上述技术方案，对于待检测的视频，获得待检测视频的图像帧，然后确定获得的相邻两个图像帧之间的全局光流场，得到包含的运动信息，根据运动信息，获得具有预设运动方向的运动区域，再结合预设人体行为形状，确定出待检测视频中包含的人体行为。与现有技术相比，不需要人为的监控视频画面，普适性较好，并且也不需要对搜集的大量的视频样本信息中包含的人体行为的相关特征进行机器学习，准确性较高，较好地节省了资源。

附图说明

图1为本发明实施例中，提出的人体行为检测方法流程图；

图2为本发明实施例中，以2帧图像帧为例阐述运动区域过滤处理过程示意图；

图3为本发明实施例中，提出的人体行为检测装置结构图。

具体实施方式

针对现有技术中存在的人体行为检测时，局限性较强，并且准确性较低，比较浪费资源的问题，本发明实施例这里提出的技术方案，对于待检测的视频，能够根据待检测视频中包含的运动信息，然后结合预设人体行为形状，确定出待检测视频中包含的人体行为。与现有技术相比，不需要人为的监控视频画面，普适性较好，并且也不需要对搜集的大量的视频样本信息中包含的人体行为的相关特征进行机器学习，准确性较高，较好地节省了资源。

下面将结合各个附图对本发明实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细地阐述。

本发明实施例这里提出一种人体行为检测方法，如图1所示，具体处理过程如下述：

步骤11，针对待检测视频，获得待检测视频的图像帧。

其中，获得待检测视频的图像帧时，可以但不限于采用下述两种方式：

第一种方式：获得待检测视频的全部图像帧。例如，待检测视频一共包含10帧图像帧，将10帧图像帧依次提取出来。

第二种方式：获得待检测视频的部分图像帧。