[发明专利]一种基于视频的行人静止状态识别方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于视频的静止状态识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取第一目标视频中一组帧图像，所述第一目标视频是指包含行人的视频；

根据所述一组帧图像的每一帧图像，确定出目标对象和所述目标对象对应的目标区域向量Z，所述目标区域向量Z＝(Z₁、Z₂，Z₃，……，Z_i)，i＝1……n，所述Z_i是指第i帧中目标区域的对角点坐标，其中，所述对角点坐标包括第一坐标点(a_i，b_i)和第二坐标点(c_i，d_i)，第一坐标点是指目标区域的任一顶角横纵坐标，所述第二坐标点是指目标区域中与所述第一坐标点呈对角关系的顶角横纵坐标；

根据所述Z，生成目标高度向量H＝(H₁，H₂，H₃，……，H_i)和目标移动长度向量L＝(L₁，L₂，L₃，……，L_i)，其中，所述Hi是指第i帧中目标区域的高度，所述Hi符合以下条件：

H_i＝b_i-d_i

所述Li是指第i帧中目标区域的移动长度，所述Li符合以下条件：

基于所述目标高度向量(H₁，H₂，H₃，……，H_i)和所述目标移动长度向量(L₁，L₂，L₃，……，L_i)进行预处理，得到目标特征向量V＝(V₁，V₂，V₃，……，V_i)，其中，所述V包括第一目标向量X＝(X₁，X₂，X₃，……，X_i)和/或第二目标向量Y＝(Y₁，Y₂，Y₃，……，Y_i)，

其中，所述X_i是指第i个目标区域的第一变量值，其中，所述X_i符合以下条件：X_i＝E(L_i)，其中，所述E是指第一变量函数，

其中，所述Y_i是指第i个目标区域的第二变量值，其中，所述Y_i符合以下条件：Y_i＝F(H_i)，其中，所述F是指第二变量函数；

将所述第一目标向量X和/或所述第二目标向量Y输入至状态识别模型中，确定出所述目标对象的状态为静止状态，其中，所述方法还包括如下方法确定出所述目标对象的状态为静止状态：

将所述第一目标向量X和/或所述第二目标向量Y至识别状态模型中，得到所述目标对象对应的状态值K；

将所述状态值K与预设的状态阈值进行对比；

如果所述状态值K小于所述状态阈值，确定所述目标对象的状态为静止状态；

如果所述状态值K不小于所述状态阈值，确定所述目标对象的状态为运动状态。

2.根据权利要求1所述的基于视频的静止状态识别方法，其特征在于，所述第一目标视频为视频数据中任一段视频，所述视频数据通过固定采集装置进行采集，其中，所述第一目标视频属于连接实时视频。

3.根据权利要求1所述的基于视频的静止状态识别方法，其特征在于，所述目标对象是指所述一组帧图像的每一帧图像中呈现完整轮廓的对象。

4.根据权利要求1或3中任一所述的基于视频的静止状态识别方法，其特征在于，所述目标区域是指在所述一组帧图像的每一帧图像中所述目标对象的检测区域。