[发明专利]盗窃事件检测方法和装置

权利要求书

1.一种盗窃事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取单帧图像；

通过目标检测算法检测出所述单帧图像中的人和物；

通过对所述单帧图像中的人和物进行过滤分析以判断是否满足盗窃条件；

如果满足盗窃条件，则通过推理网络推理出所述单帧图像中人与物的关系，其中，推理网络是多流网络，包括人表观分析流、物表观分析流和空间分析流，所述人表观分析流用以得到人表观分析结果向量，所述物表观分析流用以得到物表观分析结果向量，所述空间分析流用以得到空间分析结果向量，其中，人表观分析流根据所述单帧图像得到特征图、对所述特征图和所述单帧图像中的人边界框进行感兴趣区域池化后传入残差模块、对残差模块的输出进行全局平均池化后得到特征向量，所述特征向量作为所述空间分析流的输入；

根据所述单帧图像中人与物的关系判断是否发生盗窃事件，

其中，通过推理网络推理出所述单帧图像中人与物的关系还包括：融合所述人表观分析结果向量、所述物表观分析结果向量和所述空间分析结果向量，得到所述单帧图像中人与物关系的结果向量，

所述单帧图像中人与物关系的结果向量为：

S^a_h,o=S_h·S_o·(S^a_h+S^a_o)·S^a_sp

其中，S^a_h,o表示所述单帧图像中人与物关系的结果向量，S_h表示所述目标检测算法检测结果是人的置信度，S_o表示所述目标检测算法检测结果是物的置信度，S^a_h表示所述人表观分析结果向量，S^a_o表示所述物表观分析结果向量，S^a_sp表示所述空间分析结果向量。

2.根据权利要求1所述的盗窃事件检测方法，其特征在于，还包括：

如果发生盗窃事件，则发出报警，并保存图像证据或视频证据。

3.根据权利要求1或2所述的盗窃事件检测方法，其特征在于，所述目标检测算法采用FASTER-RCNN，主干网络为RESNET50。

4.根据权利要求3所述的盗窃事件检测方法，其特征在于，通过对所述单帧图像中的人和物进行过滤分析以判断是否满足盗窃条件，具体包括：

判断所述单帧图像中的人和物的总数量是否大于等于3、人的数量是否大于等于2以及是否存在盗窃相关物品；

如果所述单帧图像中的人和物的总数量大于等于3，且人的数量大于等于2，且存在盗窃相关物品，则判定满足盗窃条件。

5.根据权利要求2所述的盗窃事件检测方法，其特征在于，保存图像证据或视频证据，具体包括：

获取所述图像证据或所述视频证据，并将所述图像证据或所述视频证据上传至云端服务器进行保存，其中，所述图像证据为包含人与物的关系的单帧图像，所述视频证据为在判定发生盗窃事件时录制的视频。