[发明专利]基于城市管理的无人机智能跟踪监控方法及系统

权利要求书

1.一种基于城市管理的无人机智能跟踪监控方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一无人机针对第一目标对象进行跟踪监控的第一监控视频数据；

通过第一行为识别模型，根据所述第一监控视频数据确定所述第一目标对象的行为类型；

若检测到所述第一目标对象的行为类型为预设的待监控行为类型，确定与所述待监控行为类型对应的第二行为识别模型；

获取至少一个第二无人机拍摄的第二监控视频数据，通过所述第二行为识别模型检测所述第二监控视频数据中是否存在所述待监控行为类型的第二目标人员；

若存在，则控制所述第二无人机对所述第二目标人员进行跟踪监控；

其中，所述通过第一行为识别模型，根据所述第一监控视频数据确定所述第一目标对象的行为类型的步骤，包括：

根据所述第一监控视频数据确定所述第一目标对象的行为信息，所述行为信息包括行动轨迹和/或交互对象信息；

通过第一行为识别模型，根据所述第一目标对象的行为信息确定所述第一目标对象的行为类型；

其中，所述第一行为识别模型包括第一数据处理子模型、第二数据处理子模型及第三数据处理子模型；所述通过第一行为识别模型，根据所述第一目标对象的行为信息预测所述第一目标对象的行为类型的步骤，包括：

获取第一目标对象的行动轨迹和交互对象信息，所述行动轨迹中包括依照时序排列的多个轨迹分片；

对所述轨迹分片进行向量转换，获得所述轨迹分片对应的局部行动特征；

通过所述第一数据处理子模型根据所述轨迹分片对应的局部行动特征、以及所述轨迹分片的前一轨迹分片，确定所述轨迹分片对应的连续轨迹特征；

根据所述轨迹分片对应的局部行动特征，以及所述轨迹分片的前一轨迹分片，预测所述轨迹分片对应的前向连续轨迹特征；

根据所述轨迹分片对应的局部行动特征，以及所述轨迹分片的后一轨迹分片，预测所述轨迹分片对应的后向连续轨迹特征；

对所述前向连续轨迹特征和所述后向连续轨迹特征进行特征融合，获得所述第一目标对象的行动轨迹特征；

根据所述第一目标的对象交互对象信息构建交互拓扑图，所述交互拓扑图中包括人员节点和物品节点，所述人员节点表征第一目标对象及与所述第一目标对象相关的人员，所述物品节点表征人员之间流通的物品；

根据所述交互拓扑图中的人员节点和物品节点，通过第二数据处理子模型确定所述第一目标对象的交互关系特征；

对所述行动轨迹特征和所述交互关系特征进行特征融合，获得融合行为特征；

采用所述第三数据处理子模型的对所述融合行为特征进行加权求和计算并进行归一化处理，获得行为分类置信值；

根据所述行为分类置信值确定所述第一目标对象的行为类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一数据处理子模型包括输入层、隐层和输出层，所述过所述第一数据处理子模型根据所述轨迹分片对应的局部行动特征、以及所述轨迹分片的前一轨迹分片，确定所述轨迹分片对应的连续轨迹特征的步骤，包括：

通过所述输入层对所述轨迹分片对应的局部行动特征进行第一加权处理，获得所述轨迹分片的中间向量；

确定所述前一轨迹分片对应的隐藏向量，以及所述隐层上一时刻的层状态；

根据所述隐层上一时刻的层状态、所述前一轨迹分片对应的隐藏向量、所述轨迹分片的中间向量更新隐层当前时刻的层状态；

根据所述隐层当前时刻的层状态和所述前一轨迹分片对应的隐藏向量，对所述轨迹分片的中间向量、前一轨迹分片对应的隐藏向量进行加权求和，获得所述轨迹分片对应的隐藏向量；

在输出层对所述轨迹分片对应的隐藏向量进行第三加权处理，获得所述轨迹分片对应的连续轨迹特征。