[发明专利]大数据金融安防系统行人行为分析方法、系统及机器人

权利要求书

1.一种大数据金融安防系统行人行为分析方法，应用于云计算平台，其特征在于，所述方法包括：

接收行人进入预设区域的一段视频，其中所述一段视频包括多帧图像，图像中含有所述行人的图像信息，所述一段视频是在行人进入预设区域的时间拍摄的；

在所述一段视频中的第一帧图像中选中目标行人，所述第一帧图像为所述一段视频中拍摄时间最先的图像；

采用卡尔曼滤波在所述多帧图像中跟踪所述目标行人；在每帧图像中获得其他目标与所述目标行人之间的距离，所述其他目标是所述图像中含有的区别于所述目标行人的人或者动物；

在每帧图像中获得所述目标行人的人体姿态信息和所述其他目标的姿态信息；

针对每帧图像，基于所述距离和所述其他目标的姿态信息调整所述目标行人的人体姿态信息，得到所述目标行人调整后的人体姿态信息；

根据所述调整后的人体姿态信息预测所述目标行为的行为类别;人体姿态信息包括人体骨架图；所述在每帧图像中获得所述目标行人的人体姿态信息，包括：

在每帧图像中检测出人体关键点，人体关键点包括两个胯部点位、一个尾椎点位、两个肩部点位、一个颈部点位、一个头部点位、两个手肘点位、两个手腕点位、两个膝盖点位、两个脚踝点位；

通过线段对一个脚踝点位、一个膝盖点位、一个胯部点位、尾椎点位、另一个胯部点位、另一个膝盖点位、另一个脚踝点位按照顺序进行连线，对尾椎点位、颈部点位、头部点位按照顺序进行连线，对一个手腕点位、一个手肘点位、颈部点位、另一个手腕点位、另一个手肘点位按顺序进行连线，得到人体骨架图；

所述其他目标的姿态信息包括骨架图，所述在每帧图像中获得所述其他目标的姿态信息，包括：

若所述其他目标是动物，则所述在每帧图像中获得所述其他目标的姿态信息包括：

在每帧图像中检测出动物关键点，动物关键点包括两个后腿踝关节点位、两个后腿膝盖点位、一个尾椎点位、一个脊背中间点位、一个头部点位、两个前腿踝关节点位、两个前腿膝盖点位；并按照一个后腿踝关节点位、一个后腿膝盖点位、尾椎点位、另一个后腿膝盖点位、另一个后腿踝关节点位的顺序进行连线，然后按照一个尾椎点位、一个脊背中间点位、一个头部点位的顺序进行连线；再按照一个、一个前腿膝盖点位、脊背中间点位、另一个前腿踝关节点位、另一个前腿膝盖点位的顺序进行连线，得到动物骨架图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述其他目标是人，所述其他目标关键点包括的两个胯部点位、一个尾椎点位、两个肩部点位、一个颈部点位、一个头部点位、两个手肘点位、两个手腕点位、两个膝盖点位、两个脚踝点位与所述人体关键点包括的两个胯部点位、一个尾椎点位、两个肩部点位、一个颈部点位、一个头部点位、两个手肘点位、两个手腕点位、两个膝盖点位、两个脚踝点位分别一一对应；

所述基于所述距离和所述其他目标的姿态信息调整所述目标行人的人体姿态信息，得到所述目标行人调整后的人体姿态信息，包括：

对所述其他目标的人体骨架图中的其他目标关键点进行打分；

获得所述打分与所述其他目标到所述目标行人之间的距离的比值；

将与所述其他目标关键点对应的所述人体关键点的坐标加上所述比值，得到调整后的人体关键点；

对调整后的人体关键点进行连线，得到调整后的人体骨架图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述其他目标的人体骨架图中的其他目标关键点进行打分，包括：

获得所述其他目标关键点到所述人体关键点的X轴方向的距离和Y轴方向的距离，其中，X轴和Y轴分别表示图像坐标中的横轴和纵轴；

若Y轴方向的距离大于预设值，确定所述其他目标关键点的打分的计算方式为：q=y/(x+y)，其中，y表示其他目标关键点与所述人体关键点在Y轴方向的距离，x表示其他目标关键点与所述人体关键点在X轴方向的距离；q表示所述打分；

若Y轴方向的距离小于或者等于预设值，确定所述其他目标关键点的打分的计算方式为：q=x/( x+y)。