[发明专利]基于图像识别的行为检测方法、系统、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对待检测图像进行人体检测，获取人体框；

改变所述人体框，并根据改变后的人体框从所述待检测图像中截取出对应的人体图像；其中，改变前的人体框的框形区域位于改变后的人体框的框形区域内；

将所述人体图像输入至行为识别模型中进行行为识别，确定所述待检测图像是否存在目标行为。

2.根据权利要求1所述的基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，确定所述待检测图像是否存在目标行为的过程还包括：

获取所述待检测图像中的人体关键点，并根据所述人体关键点从所述人体框中截取出人手框；

改变所述人手框，并根据改变后的人手框从所述待检测图像中截取出对应的人手图像；其中，改变前的人手框的框形区域位于改变后的人手框的框形区域内；

将所述人手图像输入至行为识别模型中进行行为识别，确定所述待检测图像是否存在目标行为。

3.根据权利要求1或2所述的基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述行为识别模型的生成过程包括：

获取训练图像，并对所述训练图像进行人体检测，获取对应的人体框；

改变所述人体框，并根据改变后的人体框从所述训练图像中截取出对应的人体图像；

对所述人体图像进行标注，将存在目标行为的人体图像标注为正例，不存在目标行为的人体图像标注为负例；

利用标注后的人体图像训练一个或多个神经网络，生成所述行为识别模型；

和/或，

获取训练图像，并对所述训练图像进行人手检测，获取对应的人手框；

改变所述人手框，并根据改变后的人手框从所述训练图像中截取出对应的人手图像；

对所述人手图像进行标注，将存在目标行为的人手图像标注为正例，不存在目标行为的人手图像标注为负例；

利用标注后的人手图像训练一个或多个神经网络，生成所述行为识别模型。

4.根据权利要求3所述的基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，在生成行为识别模型时，还包括：

获取一个或多个不存在目标行为的场景图像，并所述场景图像标注为负例；

将标注后的场景图像加入标注后的训练图像中共同训练所述一个或多个神经网络，并将生成的行为识别模型作为最终的行为识别模型；

和/或，利用标注后的场景图像优化基于所述训练图像生成的行为识别模型，并将优化后的行为识别模型作为最终的行为识别模型；

其中，所述场景图像包括以下至少之一：拉行李箱的图像、女士包带的图像、骑自行车的图像、打伞的图像、玩手机的图像、行人背景中有杆的图像。

5.根据权利要求1所述的基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，若利用所述行为识别模型检测出所述待检测图像中存在目标行为，则生成目标信号，并将所述目标信号传输至预警系统；

若在预设时间段内，目标信号的出现频率小于预设阈值，则迭代优化所述行为识别模型；

若在所述预设时间段内，目标信号的出现频率大于预设阈值，则通过所述预警系统发出预警信号；

其中，所述目标行为包括以下至少之一：持刀行为、持棍行为。

6.根据权利要求1所述的基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，若所述人体图像的尺寸小于预设尺寸，则认定所述待检测图像不存在目标行为。

7.一种基于图像识别的行为检测系统，其特征在于，包括有：

人体框模块，用于对待检测图像进行人体检测，获取人体框；

人体图像采集模块，用于改变所述人体框，并根据改变后的人体框从所述待检测图像中截取出对应的人体图像；其中，改变前的人体框的框形区域位于改变后的人体框的框形区域内；

第一行为检测模块，用于将所述人体图像输入至行为识别模型中进行行为识别，确定所述待检测图像是否存在目标行为；若所述人体图像的尺寸小于预设尺寸，则认定所述待检测图像不存在目标行为。