[发明专利]一种融合视觉关系的行人与随身敏感物品跟踪方法

说明书

本发明涉及一种融合视觉关系的行人与随身敏感物品跟踪方法,首先根据可变形的RetinaNet目标检测模型进行敏感物品检测，接着利用融合多特征的视觉关系检测模型进行敏感物视觉关系检测，最后利用Deep Sort多目标跟踪算法实现对视觉关系的跟踪。本发明能够有效发现监控视频中潜在的威胁，完善现有智能安防体系的不足。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是一种融合视觉关系的行人与随身敏感物品跟踪方法。

背景技术

社会治安事件治理是我国公共安全治理的重要组成部分，而社会治安事件主要表现为日常突发的安全事件，且许多事件性质恶劣，影响极其严重。于此同时，由于我国国民数量庞大，相较于人口较少的国家存在更多的安全隐患。

为了一定程度上预防此类安全隐患，视频监控系统逐渐普及，近些年我国各地视频监控市场呈逐步增长态势，当下已逐渐覆盖了各大城市。在城市治安监控中，行人作为社会活动的主体，是治安监控的主要目标，治安监控系统监控着各个公共场所的行人及其行为，并能够直观反映犯罪嫌疑人和犯罪活动的联系。人群在各种公共场所的行为影响着城市的社会治安秩序，而为了处理突发的社会治安事件，必须对公共场所实施视频监控。

视频监控系统的构建与其各种应用，在打击犯罪、维护稳定实践中正担任着愈发重要的角色，其已成为公安机关侦查破案的新方法。在案发后，安全员通常会在第一时间通过查看嫌疑人作案现场附近以及事发前后时间的监控录像，来得到特定目标的活动轨迹和行为，以进一步锁定与追踪目标。在现有的工作模式中，这一过程仍然大多通过人工来进行，但以深圳为例，其常住人口过千万，管理人口数量两千万，拥有超过130万个监控摄像头，这一数量的监控视频绝不可能仅通过人工处理。此外，人工处理存在极大的局限性，一方面，人类作为处理监控视频的主体，存在许多生理上的缺陷，其次，许多情况下，人并非是绝对可靠的观察者，常常无法意识到视频中的安全威胁或是容易出现遗漏，从而导致无法在第一时间发出预警。若需要对监控中的任何异常行为第一时间做出反应，需要相关的安全人员不间断的紧盯监控，如此一来易导致安防人员的疲倦，特别是查看多路监控视频的情况下，人眼难以同时捕获多路信息，难以第一时间对局面做出判断。过往的视频监控系统仅提供监控视频存储和回放等基础的功能，仅能记录已经发生的事情，不能实现智能报警的功能，也无预警的效果。此外，监控视频往往在事后也仅能起到取证的作用，即使通过该方式在案发后获取了嫌疑人的外形外貌信息，也常常会因为嫌疑人快速脱逃无法实现及时抓捕，因此迫切需要智能安防技术来辅助安防人员的工作，构建更完善的安防系统。