[发明专利]一种智能提取的重点安保目标发掘方法与系统有效
申请号: | 201911039481.6 | 申请日: | 2019-10-29 |
公开(公告)号: | CN110991461B | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 朱艳华;寇京珅 | 申请(专利权)人: | 重庆特斯联智慧科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62;G06T7/246;G06T7/73 |
代理公司: | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人: | 付婧 |
地址: | 400042 重庆*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 提取 重点 安保 目标 发掘 方法 系统 | ||
1.一种智能提取的重点安保目标发掘方法,其特征在于,包括:
获取当前目标,并提取所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征;其中,提取所述动作特征具体包括:确定人物在视频画面中的人形图像区域;确定所述人物的外接矩形与外接矩形的中心点O,将所述外接矩形的中心点O作为所述人物的位置;计算所述外接矩形的中心点到该人形图像区域的矢量组,生成所述人物的动作特征;提取行进轨迹特征包括:计算所述人物在若干帧视频画面中的位置变化量数组,生成所述人物的行进轨迹特征;
根据所述当前目标的位置和所述当前目标与周围目标的位置关系,确定所述当前目标的环境特征;包括:确定当前目标和周围目标的外接矩形与外接矩形的中心点O1、O2、O3、O4,O5将外接矩形的中心点O1作为当前目标的位置,O2、O3、O4、O5作为周围目标的位置;设定一个半径参数R,在以当前目标的位置O1为圆心,R为半径的圆形区域内,确定存在的其它人物或者物体及其位置O2、O3、O4;将当前目标的位置O1到圆形区域内其它人物、物体的位置O2、O3、O4的矢量组作为当前目标的环境特征;
通过大数据统计,分析在与所述当前目标的环境特征相近的环境特征下,正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征;包括:根据所述当前目标的位置,确定位于相同位置范围的历史目标;根据所述当前目标的环境特征,通过余弦相似度算法或者欧几里德距离计算矢量组距离相似度,确定所述历史目标中与所述当前目标的环境特征相近的历史目标;获取所述相近的 历史目标的动作特征和行进轨迹特征,作为正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征;
比较判断所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征与所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征的差异度,选取所述差异度大的当前目标作为重点安保目标,包括:将所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征代入SVM向量机,对所述SVM向量机进行训练;将所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征代入经过训练的SVM向量机,生成SVM向量机的分类结果;根据所述SVM向量机的分类结果,判断所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征与所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征是否属于同一类;若所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征与所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征非同一类,则差异度大,选取所述当前目标作为重点安保目标。
2.一种智能提取的重点安保目标发掘系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取当前目标,并提取所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征;其中,所述获取模块提取所述动作特征具体包括:确定人物在视频画面中的人形图像区域;确定所述人物的外接矩形与外接矩形的中心点O,将所述外接矩形的中心点O作为所述人物的位置;计算所述外接矩形的中心点到该人形图像区域的矢量组,生成所述人物的动作特征;所述获取模块提取行进轨迹特征包括:计算所述人物在若干帧视频画面中的位置变化量数组,生成所述人物的行进轨迹特征;
确定模块,用于根据所述当前目标的位置和所述当前目标与周围目标的位置关系,确定所述当前目标的环境特征;所述确定模块确定所述当前目标的环境特征包括:确定当前目标和周围目标的外接矩形与外接矩形的中心点O1、O2、O3、O4,O5将外接矩形的中心点O1作为当前目标的位置,O2、O3、O4、O5作为周围目标的位置;设定一个半径参数R,在以当前目标的位置O1为圆心,R为半径的圆形区域内,确定存在的其它人物或者物体及其位置O2、O3、O4;将当前目标的位置O1到圆形区域内其它人物、物体的位置O2、O3、O4的矢量组作为当前目标的环境特征;
分析模块,用于通过大数据统计分析在与所述当前目标的环境特征相近的环境特征下,正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征;所述分析模块包括:确定子模块,用于根据所述当前目标的位置,确定位于相同位置范围的历史目标;计算子模块,用于根据所述当前目标的环境特征,通过余弦相似度算法或者欧几里德距离计算矢量组距离相似度,确定所述历史目标中与所述当前目标的环境特征相近的历史目标;获取子模块,用于获取所述相近的 历史目标的动作特征和行进轨迹特征,作为正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征;
判断模块,用于比较判断所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征与所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征的差异度,选取所述差异度大的当前目标作为重点安保目标;所述判断模块包括:训练子模块,用于将所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征代入SVM向量机,对所述SVM向量机进行训练;生成子模块,用于将所述当前目标的动作特征和/或行进轨迹特征代入经过训练的SVM向量机,生成SVM向量机的分类结果;判断子模块,用于根据所述SVM向量机的分类结果,判断所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征与所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征是否属于同一类;选取子模块,用于若所述当前目标的动作特征和行进轨迹特征与所述正常状态目标的动作特征和行进轨迹特征非同一类,则差异度大,选取所述当前目标作为重点安保目标。
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