[发明专利]乘务违规分析方法

说明书

本申请涉及一种乘务违规分析方法。该方法包括：对乘务视频数据进行人体姿态估计处理，得到关键点特征序列；关键点特征序列包括：多个视频帧的关键点特征数据；根据关键点特征序列和预设的乘务违规标准库，判断是否存在乘务违规，若是，输出乘务违规数据。采用本方法能够提高分析覆盖率和分析效率。

技术领域

本申请涉及视频监控技术领域，特别是涉及一种乘务违规分析方法。

背景技术

随着轨道交通技术的发展，出现了普通列车、高铁、动车、城际列车等各种轨道机车；机车的运行由乘务员担当值乘，因此乘务员的作业过程的标准与否直接关系着机车运行安全。

目前，对乘务员的监控一般是通过对机车内重点部位(如司机室)的6A视频进行抽样，然后人工分析是否存在乘务违规问题；其中，6A视频是机车车载安全防护系统(6A系统)监控得到的视频，主要是对路况、机械间及司机室等进行有效监控得到的可靠视频数据。

然而，目前的乘务违规监控存在抽样覆盖率不足、分析效率低等问题，难以实现全方位监控，也难以消除安全隐患。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高分析覆盖率和分析效率的乘务违规分析方法、装置、服务器、系统和可读存储介质。

第一方面，一种乘务违规分析方法，所述方法包括：

对乘务视频数据进行人体姿态估计处理，得到关键点特征序列；所述关键点特征序列包括：多个视频帧的关键点特征数据；

根据所述关键点特征序列和预设的乘务违规标准库，判断是否存在乘务违规，若是，输出乘务违规数据。

在其中一个实施例中，所述对乘务视频数据进行人体姿态估计处理，得到关键点特征序列包括：

将所述乘务视频数据截取为多个视频片段；

对每个视频片段进行人体姿态估计处理，得到各所述视频片段的关键点特征序列。

在其中一个实施例中，所述将所述乘务视频数据截取为多个视频片段，包括：

获取与所述乘务视频数据对应的机车运行监控记录数据；所述机车运行监控记录数据包括业务场景的时间信息；

根据所述业务场景的时间信息在所述乘务视频数据中截取相应窗长的多个视频片段。

在其中一个实施例中，所述业务场景包括进出站、双值乘区段、单值乘区段、乘务员接车中的至少一种。

在其中一个实施例中，所述对每个视频片段进行人体姿态估计处理，得到各所述视频片段的关键点特征序列，包括：

对每个视频片段进行人体姿态估计处理，得到各所述视频片段的多个视频帧的关键点特征数据；

根据各所述视频片段的多个视频帧的关键点特征数据，对所述多个视频帧的关键点特征进行跟踪处理，得到各所述视频片段的关键点特征序列。

在其中一个实施例中，所述关键点特征数据包括：关键点静态特征数据和关键点动态特征数据，所述对每个视频片段进行人体姿态估计处理，得到各所述视频片段的关键点特征序列，包括：

将各所述视频片段输入预设的深度回归网络模型中进行人体姿态估计处理，输出各所述视频片段中多个视频帧的关键点静态特征；所述关键点静态特征包括：各关键点类别和各关键点的相对位置关系；

根据各所述视频片段中多个视频帧的关键点静态特征和视频帧的间隔时长，计算得到各所述视频片段中多个视频帧的关键点动态特征；所述关键点动态特征包括：各关键点运动速度和各关键点相对角度变化关系；

将所述多个视频帧的关键点静态特征和关键点动态特征组合得到各所述视频片段的关键点特征序列。