[发明专利]一种基于头肩模型和IOU跟踪的徘徊逗留行为分析方法有效
| 申请号： | 201911342538.X | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111160203B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 张兴;胡金晖;张力元;袁明冬;黄诗盛 | 申请（专利权）人： | 中电科新型智慧城市研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/40;G06V10/774;G06V20/52;G06V10/82;G06T7/207;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 李艳丽 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区华富*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 iou 跟踪 徘徊 逗留 行为 分析 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于头肩模型和IOU跟踪的徘徊逗留行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过网上爬取行人图片及截取监控视频中包含行人的图片，对图片中的行人头肩进行标注和清洗，建立头肩数据集；
S2：采用深度学习算法YoIo-v3，对建立的头肩数据集进行训练和调参，得到头肩模型；
S3：采用YoIo-v3算法结合头肩模型，对监控视频进行检测，返回视频画面中检测出的行人头肩；
S4：对行人头肩采用Iou-net跟踪算法进行多目标跟踪，并对跟踪到的目标进行轨迹处理及计算；
S5：在视频监控中画出跟踪目标的运动轨迹路径，并将运动轨迹计算结果与设定的阈值进行对比；
若跟踪目标的运动轨迹大于设定的阈值，则认为该目标在当前画面中存在徘徊逗留行为，则系统计算目标位置信息，并在视频画面中标记出该目标；
若跟踪目标的运动轨迹小于设定的阈值，则认为该目标在当前画面中不存在徘徊逗留行为，不进行处理；
S6：输出徘徊逗留目标。
2.根据权利要求1所述的基于头肩模型和IOU跟踪的徘徊逗留行为分析方法，其特征在于，在S1中，图片共14000多张。
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