[发明专利]基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统及方法

说明书

本申请实施例提供的一种基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统及方法。本发明从安防视频信息中追踪运动目标，判断运动目标的类型，提取运动目标的多维行为特征，并且利用不同类型运动目标的多维行为特征样本进行行为判断模型的监督学习训练，进而针对当前运动目标的多维行为特征实现异常行为判断，当当前运动目标存在异常行为时给与异常目标预警和追踪。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统及方法。

背景技术

智能视频安防是结合安防视频信息感知与计算机视觉、多元数据分析、模式识别、人工智能预测的应用型互联网技术。传统的安防视频系统—例如CCTV、红外成像探测等—将重点放在前端的视频信息采集与处理，以及摄像设备的布局、图像传输网络架构等方面，基本能够保证安防现场视频信号获取的实时性与准确性，具有较好的图像质量。但是，瓶颈在于对前端安防视频信息的智能分析以及自动异常预警。特别是对于安防视频信息来说，具有数据海量、分析计算的负荷重、有效信息提取困难、占据存储空间大的特点，对其实现有效的智能分析与异常发现具有显著的意义。

目前在实际应用中，安防视频信息分析方面的研究主要集中在目标识别阶段，特别是运动目标的识别，具有背景差分法、帧差分法、光流法等。进而结合运动目标的轮廓等特征可以实现对人、车、动物等目标类型的判断。有些情况下基于运动目标识别可以直接触发异常预警，例如在禁入监控区识别到运动目标等；并且基于预警可以进行运动目标的连续追踪，也就是在各帧视频画面当中检索提取该目标并给予呈现。但是在大多数应用场景下，仅通过识别运动目标及其类型并不足以实现异常预警，例如在广场、道路、小区、车站、博物馆等公共区域的安防视频信息当中持续存在较多数量的运动人像，其中绝大部分是途经的行人，如何从这些运动人像当中提取到存在异常行为—包括但不限于卧倒、以非正常路径行进、打砸物品或他人等—的目标并进行预警是一个困难的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统及方法。本发明从安防视频信息中追踪运动目标，判断运动目标的类型，提取运动目标的多维行为特征，并且利用不同类型运动目标的多维行为特征样本进行行为判断模型的监督学习训练，进而针对当前运动目标的多维行为特征实现异常行为判断，当当前运动目标存在异常行为时给与异常目标预警和追踪。

本发明提供基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统，包括：

运动目标追踪模块，用于从安防视频信息中追踪运动目标，以及判断运动目标的类型；

目标行为特征提取模块，用于提取运动目标的多维行为特征；

异常行为判断模块，利用不同类型运动目标的多维行为特征样本进行行为判断模型的监督学习训练，进而针对当前运动目标的多维行为特征实现异常行为判断；

预警追踪模块，当当前运动目标存在异常行为时给与异常目标预警和追踪。

优选的是，所述运动目标追踪模块采用帧差分法、光流法或者基于混合高斯模型的背景差分法从各个视频画面帧中提取运动目标。

优选的是，所述运动目标追踪模块确定运动目标的目标特征；针对相邻的两帧视频画面，对其中的运动目标利用其在视频画面的位置关系以及目标特征进行匹配计算，以实现目标追踪。

优选的是，所述目标行为特征提取模块根据同一个运动目标在连续的视频画面帧中目标特征的变化，从多个维度分析该目标特征变化与目标行为的相关性系数，并且基于该相关性系数，将该运动目标的目标特征变化转化为多维行为特征。

优选的是，所述异常行为判断模块利用不同类型运动目标的多维行为特征样本进行行为判断模型的监督学习训练，进而针对当前运动目标的多维行为特征实现异常行为判断。