[发明专利]行人行为的检测方法、装置、设备及计算机存储介质在审
申请号: | 202210320830.7 | 申请日: | 2022-03-29 |
公开(公告)号: | CN114758414A | 公开(公告)日: | 2022-07-15 |
发明(设计)人: | 闾凡兵;季晗婕;曹达;秦拯;曾海文;姚胜 | 申请(专利权)人: | 长沙海信智能系统研究院有限公司 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V40/10;G06V20/52 |
代理公司: | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 | 代理人: | 赵秀芹 |
地址: | 410017 湖南省长沙市岳麓区洋湖*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 行人 行为 检测 方法 装置 设备 计算机 存储 介质 | ||
1.一种行人行为的检测方法,其特征在于,包括:
获取监控图像中目标行人的位置、屏幕门的位置和预设区域的位置,所述监控图像为在预设角度拍摄的图像,所述预设区域和所述目标行人位于所述屏蔽门的两侧,所述目标行人的位置包括所述目标行人肢体部位的位置,所述肢体部位包括手臂、肩膀、手腕和头,所述位置以所述监控图像的左上角为原点的像素坐标系表示,所述位置包括u坐标值与v坐标值;
当所述预设区域的位置点包括所述手臂所在位置的位置点时,确定从目标行人的头部到屏蔽门上边缘所在直线作垂线的垂足的位置信息;
确定所述目标行人的肩膀与手腕所在直线,与所述屏蔽门上边缘所在直线的交点的位置信息;
当所述交点位置的v坐标值大于所述垂足位置的v坐标值时,确定所述目标行人的行为不安全。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述预设区域的位置点不包括所述手臂所在位置的位置点时,确定所述目标行人的肢体部位与所述屏蔽门的最小距离;
当所述目标行人的肢体部位与所述屏蔽门的最小距离小于目标距离阈值时,确定所述目标行人的行为为不安全行为。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述获取监控图像中目标行人的位置,包括:
识别所述监控图像中的目标行人,得到所述目标行人对应的多个候选检测框;
根据第一预设置信度阈值以及非极大值抑制算法,确定所述多个候选检测框中置信度最大的检测框为目标检测框;
识别所述目标检测框中所述目标行人的肢体部位,并获取所述肢体部位的位置信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述多个候选检测框中置信度最大的检测框为目标检测框,包括:
确定所述多个候选检测框中置信度最大的检测框为第一检测框;
在所述第一检测框中所述肢体部位为多个,且所述肢体部位包括预设部位的情况下,确定所述第一检测框为目标检测框,所述目标检测框中包括所述目标行人的预设部位。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述第一检测框中所述肢体部位为多个,且所述肢体部位不包括全部预设部位的情况下,所述确定所述第一检测框为目标检测框,包括:
对所述第一检测框中的目标行人进行识别,生成所述目标行人的姿态估计结果;
基于预设检测算法,多次调整所述第一检测框;
对多次调整后的所述第一检测框中的目标行人进行识别,生成所述目标行人的姿态估计结果集合,所述姿态估计结果集合包括每次调整后的所述第一检测框中目标行人的姿态估计结果;
基于所述姿态估计结果集合中每个所述肢体部位的置信度,根据姿态非极大值抑制以及第二预设置信度阈值,确定所述姿态估计结果集合中置信度最大的目标姿态估计结果;其中,所述目标姿态估计结果是所述姿态估计结果中的任一结果,所述目标姿态估计结果包括所述目标行人的所述预设部位的信息。
确定所述目标姿态估计结果对应的调整后的所述第一检测框为所述目标检测框。
6.一种行人行为的检测装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取监控图像中目标行人的位置、屏幕门位置和预设区域的位置,所述监控图像为在预设角度拍摄的图像,所述预设区域和所述目标行人位于所述屏蔽门的两侧,所述目标行人的位置包括所述目标行人肢体部位的位置,所述肢体部位包括手臂、肩膀、手腕和头,所述位置以所述监控图像的左上角为原点的像素坐标系表示,所述位置包括u坐标值与v坐标值;
确定模块,用于当所述预设区域的位置点包括所述手臂所在位置的位置点时,确定从目标行人的头部到屏蔽门上边缘所在直线作垂线的垂足的位置信息;
所述确定模块,还用于确定所述目标行人的肩膀与手腕所在直线,与所述屏蔽门上边缘所在直线的交点的位置信息;
所述确定模块,还当所述交点位置的v坐标值大于所述垂足位置的v坐标值时,确定所述目标行人的行为不安全。
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