[发明专利]行为监测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及机器视觉技术领域，特别涉及一种行为监测方法及装置。

背景技术

随着社会发展和智能城市的需要，越来越多的公共场所安装了视频监控系统。有些视频监控系统中有这样一类功能需求，即视频中是否有快速奔跑的人。该需求为视频监控中行为分析问题，属于智能视频监控较高级处理目标。

发明内容

为了达到上述目的，本发明提供了一种行为检测方法及装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种行为监测方法，包括：使用帧差法检测图像中的运动区域；对所述运动区域进行人体图像检测；将所述人体图像中的特征点与预设库中的特征点组进行匹配；根据所述特征点确定出人体中心；根据人体中心的变化确定人体运动的距离；根据所述距离和该距离对应的时间确定人体奔跑的速度；当所述速度大于阈值时，确定进行了奔跑行为。

优选地，将所述人体图像中的特征点与预设库中的特征点组进行匹配包括：采用特征点描述子所构成的特征向量的欧式距离来作为两个人体中同一特征点的相似性判定度量；当两幅人体图像中的能匹配成功的特征点比例大于某一阈值，则判定两幅人体图像是同一个人。

优选地，在将所述人体图像中的特征点与预设库中的特征点组进行匹配之后，包括：确定出两帧中的人体图像为同一个人时，将后一帧的人体图像中的特征点组赋予之前人体图像的标识ID，并根据这个ID中人体图像的个数赋予后来的人体图像序号。

优选地，根据人体中心的变化确定人体运动的距离包括：计算序号连续的两个特征点组的类中心的距离；其中，如果摄像头是垂直于地面放置，计算欧式距离，如果摄像头是水平放置，则计算水平距离代表运动距离。

优选地，根据所述距离和该距离对应的时间确定人体奔跑的速度包括：用运动距离比上两幅图像所在帧的的差再乘以帧率。

根据本发明的一个方面，提供了一种行为监测装置，包括：第一检测模块，用于使用帧差法检测图像中的运动区域；第二检测对所述运动区域进行人体图像检测；匹配模块，用于将所述人体图像中的特征点与预设库中的特征点组进行匹配；第一确定模块，用于根据所述特征点确定出人体中心；第二确定模块，用于根据人体中心的变化确定人体运动的距离；第三确定模块，用于根据所述距离和该距离对应的时间确定人体奔跑的速度；第四确定模块，用于当所述速度大于阈值时，确定进行了奔跑行为。

优选地，所述匹配模块包括：

第一处理模块，用于采用特征点描述子所构成的特征向量的欧式距离来作为两个人体中同一特征点的相似性判定度量；

第二处理模块，用于当两幅人体图像中的能匹配成功的特征点比例大于某一阈值，则判定两幅人体图像是同一个人。

优选地，还包括：

第三处理模块，用于确定出两帧中的人体图像为同一个人时，将后一帧的人体图像中的特征点组赋予之前人体图像的标识ID，并根据这个ID中人体图像的个数赋予后来的人体图像序号。

优选地，所述第二确定模块用于计算序号连续的两个特征点组的类中心的距离；其中，如果摄像头是垂直于地面放置，计算欧式距离，如果摄像头是水平放置，则计算水平距离代表运动距离。

优选地，所述第三确定模块用于使用运动距离比上两幅图像所在帧的的差再乘以帧率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例的行为检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的行为检测装置的结构框图；

图3是根据本发明实施例的奔跑检测的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例提供了一种行为检测方法，图1是根据本发明实施例的行为检测方法的流程图，如图1所示，包括如下步骤：

步骤Ｓ102：使用帧差法检测图像中的运动区域。

步骤Ｓ104：对该运动区域进行人体图像检测。

步骤Ｓ106：将该人体图像中的特征点与预设库中的特征点组进行匹配。