[发明专利]一种异常行为识别方法及装置

权利要求书

1.一种异常行为识别方法，其特征在于，包括：

分别从待识别视频的各视频帧中检测获得各人体区域图像；

分别针对所述各视频帧，若确定任意一个视频帧中存在至少两个人体区域图像，则当所述至少两个人体区域图像的中心点之间的距离小于等于第一距离阈值并大于第二距离阈值时，分别识别所述至少两个人体区域图像的人体动作类别，以及当所述至少两个人体区域图像的中心点之间的距离小于等于所述第二距离阈值时，将所述至少两个人体区域图像合并为新的人体区域图像，并识别所述新的人体区域图像的人体动作类别；

根据所述各视频帧对应识别出的人体动作类别，确定所述待识别视频是否存在异常行为。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别从待识别视频的各视频帧中检测获得各人体区域图像，具体包括：

分别对所述待识别视频的各视频帧进行人体检测；

从所述待识别视频中检测到包含人体的视频帧时，确定所述人体的人体区域图像在所述视频帧上的位置信息；

根据确定出的所述人体的人体区域图像在所述视频帧上的位置信息，对所述人体进行跟踪，确定所述人体在追踪到各视频帧上的位置信息和对应的人体区域图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分别识别所述至少两个人体区域图像的人体动作类别之前，进一步包括：

分别对所述至少两个人体区域图像进行人体关键点检测，获得对应检测出的各人体关键点的人体关键点信息，其中，所述人体关键点信息中至少包括属性信息，所述属性信息为外部遮挡、内部遮挡或可见；

并确定属性信息为外部遮挡的人体关键点的数量小于等于预设数量阈值。

4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述人体关键点信息中还至少包括位置信息；

则分别识别所述至少两个人体区域图像的人体动作类别，具体包括：

基于已训练的单人动作识别模型，分别以所述至少两个人体区域图像为输入参数，或分别以所述至少两个人体区域图像和对应的各人体关键点的位置信息为输入参数，对所述至少两个人体区域图像中的人体动作进行识别，分别获得所述至少两个人体区域图像对应的人体动作类别；

其中，所述单人动作识别模型为根据包含单人人体动作类别的图像样本集进行迭代训练获得的，或所述单人动作识别模型为根据包含单人人体动作类别的图像样本集和所述图像样本集中各图像样本包含的单人人体的关键点信息进行迭代训练获得的。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，识别所述新的人体区域图像的人体动作类别，具体包括：

基于已训练的多人动作识别模型，以所述新的人体区域图像为输入参数，对所述新的人体区域图像中的多人人体动作进行识别，获得所述新的人体区域图像对应的人体动作类别，其中，所述多人动作识别模型为根据包含多人动作类别的图像样本集进行迭代训练获得的。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述各视频帧对应识别出的人体动作类别，确定所述待识别视频是否存在异常行为，具体包括：

分别根据所述各视频帧对应识别出的人体动作类别，确定所述各视频帧是否存在异常行为；

若确定连续N个视频帧中存在异常行为，则确定所述待识别视频存在异常行为，其中，所述N大于等于预设阈值，并N为正整数。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体动作类别为预设的打架动作类别，则所述异常行为为打架行为。