[发明专利]基于人体骨架的异常行为检测方法、系统及介质

权利要求书

1.一种基于人体骨架的异常行为检测方法，其特征在于，包括：

步骤S1：建立训练视频样本数据库，根据公开的暴力行为数据库构建预设帧长的原始视频数据库；

步骤S2：根据获得的原始视频数据库，提取原始数据库里所有视频样本中的人体骨架，获得骨骼视频数据库；

步骤S3：将获得的骨骼视频数据库中的所有视频样本解帧成骨骼图片流，获得骨骼图片流；

步骤S4：将获得的骨骼图片流依次输入网络模型进行训练，获得训练后的网络模型；

步骤S5：提取实时输入的待检测视频中的人体骨架，生成仅包含人体骨架的待检测骨

骼视频；

步骤S6：将待检测的骨骼视频裁剪为长度为预设帧长的多段，将裁剪后得到的每个骨骼视频片段解帧成待检测的骨骼图片流；

步骤S7：将待检测视频的每段骨骼图片流输入训练后的网络模型，进行判断是否含有暴力行为；

所述步骤S1包括：

步骤S101：筛选公开的暴力行为数据库中的视频样本并裁剪为相同的预设帧长，获得剪裁后的视频样本；

步骤S102：根据获得的剪裁后的视频样本，用MySQL制作样本管理工具，建立原始视频数据库a；

所述公开的暴力行为数据库包括：Hockeyfight、Crowdviolence以及Movies；

所述步骤S2包括：

步骤S201：根据获得的原始视频数据库a，利用开源的姿态估计算法OpenPose提取原始视频数据库a里所有样本中的人体骨架，生成只包含人体骨架不包含背景的骨骼视频样本；步骤S202：根据获得的骨骼视频样本，用MySQL制作样本管理工具，建立骨骼视频数据

库b；

所述步骤S3包括：

步骤S301：从骨骼视频数据库b中读出骨骼视频样本记录；

步骤S302：利用FFmpeg工具将骨骼视频样本解帧为骨骼图片流。

2.如权利要求1所述的基于人体骨架的异常行为检测方法，其特征在于，所述用MySQL制作样本管理工具，建立原始视频数据库a：

用MySQL制作能够实现建立、管理用户数据库功能的样本管理工具； 在样本管理工具中新建原始视频数据库a；

在原始视频数据库a中新建视频类别：暴力和非暴力；

录入剪裁后的视频样本记录，每个剪裁后的视频样本记录均包括：样本ID、样本名称以及样本路径；

所述用MySQL制作样本管理工具，建立骨骼视频数据库b：

用MySQL制作能够实现建立、管理用户数据库功能的样本管理工具； 在样本管理工具中新建骨骼视频数据库b；

在骨骼视频数据库b中新建视频类别：暴力和非暴力；

录入骨骼视频样本记录，每个骨骼视频样本记录均包括：样本ID、样本名称以及样本路径；

所述原始视频数据库a包含：暴力的原始视频和非暴力的原始视频； 骨骼视频数据库b包含：暴力的骨骼视频和非暴力的骨骼视频。

3.如权利要求1所述的基于人体骨架的异常行为检测方法，其特征在于，所述步骤S4：将获得的骨骼图片流作为训练数据，以骨骼图片流所对应的样本ID作为标签，训练3D-

DenseNet网络模型，获得训练后的3D-DenseNet网络模型。

4.如权利要求3所述的基于人体骨架的异常行为检测方法，其特征在于，所述步骤S6包含如下步骤：

步骤S601：将待检测的骨骼视频按照原始视频数据库a中视频样本的预设帧长，裁剪为多个待检测的骨骼视频片段；

步骤S602：利用FFmpeg工具将每个待检测的骨骼视频片段解帧为待检测骨骼图片流，获得多个待检测骨骼图片流；

所述步骤S7：

将获得的多个待检测骨骼图片流输入到训练后的3D-DenseNet网络模型进行判别，获得多个待检测的骨骼视频片段是否包含暴力行为的结果。

5.一种基于人体骨架的异常行为检测系统，其特征在于，基于权利要求1所述的基于

人体骨架的异常行为检测方法，包括：

模块S1：建立训练视频样本数据库，根据公开的暴力行为数据库构建预设帧长的原始视频数据库；

模块S2：根据获得的原始视频数据库，提取原始数据库里所有视频样本中的人体骨架，获得骨骼视频数据库；

模块S3：将获得的骨骼视频数据库中的所有视频样本解帧成骨骼图片流，获得骨骼图片流；

模块S4：将获得的骨骼图片流依次输入网络模型进行训练，获得训练后的网络模型；模块S5：提取实时输入的待检测视频中的人体骨架，生成仅包含人体骨架的待检测骨

骼视频；

模块S6：将待检测的骨骼视频裁剪为长度为预设帧长的多段，将裁剪后得到的每个骨骼视频片段解帧成待检测的骨骼图片流；

模块S7：将待检测视频的每段骨骼图片流输入训练后的网络模型，进行判断是否含有暴力行为。