[发明专利]一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法

权利要求书

1.一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对图像进行行人检测，并利用检测框进行框定，得到行人检测框；

步骤2，从步骤1中得到的行人检测框中提取人体骨架信息，得到人体骨架信息图片，并对该人体骨架信息图片进行去除背景预处理；

步骤3，利用基于残差的多尺度信息融合识别网络对步骤2中的预处理后的人体骨架信息图片进行行人异常行为检测，得到一个四维向量，分别对应行人异常行为的四类动作。

2.根据权利要求1所述的一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法，其特征在于，步骤1中，利用YOLOv3目标检测算法对图像进行行人检测，得到行人检测框。

3.根据权利要求1所述的一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法，其特征在于，步骤2中，利用RMPE框架从步骤1中得到的行人检测框中提取人体骨架信息，得到人体骨架信息图片。

4.根据权利要求1所述的一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法，其特征在于，步骤3中，所述基于残差的多尺度信息融合识别网络包括主干残差网络模块和两支分支网络模块，其中，主干残差网络模块包括输入层，所述输入层的输入端用于接收预处理后的人体骨架信息图片；所述输入层的输出端依次连接第一卷积模块和第二卷积模块，所述第二卷积模块的输出端分别连接一支分支网络模块和第三卷积模块；所述第三卷积模块的输出端分别连接另一支分支网络模块和第四卷积模块；所述第四卷积模块连接第五卷积模块，所述第五卷积模块和两支分支网络模块的输出端进行合并，将多尺度信息融合输送至全连接层；所述输出层为softmax分类器。

5.根据权利要求4所述的一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法，其特征在于，所述第一卷积模块包括一个卷积层和一个池化层；所述第二卷积模块包括三个子残差网络单元，每个子残差网络单元包括三个卷积层；所述第三卷积模块包括四个子残差网络单元，每个子残差网络单元包括三个卷积层；所述第四卷积模块包括二十三个子残差网络单元，每个子残差网络单元包括三个卷积层；所述第五卷积模块包括三个子残差网络单元和一个池化层，每个子残差网络单元包括三个卷积层。

6.根据权利要求4所述的一种基于人体骨架的行人异常行为检测方法，其特征在于，两支分支网络模块的结构相同，其中，一支分支网络模块包括两个卷积层、两个池化层以及两个全连接层。