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申请/专利权人：云海时空(南京)科技有限公司

摘要：本发明属于行为识别技术领域，为了解决现有技术所存在的工作量大，以及易出现漏报和实时性不高的问题，公开了一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法及系统，本发明先对电梯监控视频进行目标检测，从而判断电梯中是否存在行人；若存在，则对视频中存在行人的图像进行角点检测，从而来得出对应的角点集合；而后，计算出各角点集合中的每个角点的光流信息，并基于此来建立每张存在行人的监控图像对应的异常行为识别模型；接着，根据建立的模型，来对对应监控图像中的行人进行行为识别，得到若干初始异常行为识别结果；最后，则可基于此来确定出电梯中行人的实际异常行为识别结果，由此，本发明不仅降低了工作量，还提高了检测的实时性和准确性。

主权项：1.一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法，其特征在于，包括：获取电梯中的监控视频，并对所述监控视频进行目标检测处理，以判断所述监控视频中是否存在有目标物体，其中，所述目标物体包括行人；若是，则对所述监控视频中存在有所述目标物体的各帧监控图像进行角点检测处理，以得到每张目标监控图像中的目标物体对应的角点集合，其中，任一目标监控图像为所述监控视频中存在有所述目标物体的一帧监控图像；计算出每个角点集合中的各个角点的光流信息，并根据每个角点集合中的各个角点的光流信息，构建出每张目标监控图像对应的异常行为识别模型；根据每张目标监控图像对应的异常行为识别模型，对每张目标监控图像内的目标物体进行异常行为识别，以得到与目标监控图像数量相同的若干初始异常行为识别结果；根据若干初始异常行为识别结果，得出所述电梯中的异常行为识别结果，其中，所述异常行为识别结果包括存在异常行为，且所述异常行为包括暴力行为；计算出每个角点集合中的各个角点的光流信息，包括：对于任一角点集合中的任一角点，构建出以该任一角点为中心，尺寸为预设值的邻域区域；获取所述邻域区域中的角点，以利用获取的角点，组成目标角点集；计算出所述目标角点集中的各个目标角点的灰度时间偏导，以及所述任一角点集合对应的目标监控图像，在所述目标角点集中的各个目标角点处的梯度；基于所述任一角点集合对应的目标监控图像，在所述目标角点集中的各个目标角点处的梯度以及各个目标角点的灰度时间偏导，计算出所述任一角点的光流信息；基于所述任一角点集合对应的目标监控图像，在所述目标角点集中的各个目标角点处的梯度以及各个目标角点的灰度时间偏导，计算出所述任一角点的光流信息，包括：利用所述任一角点集合对应的目标监控图像，在所述目标角点集中的各个目标角点处的梯度，组成梯度向量，并对所述梯度向量进行转置运算，得到梯度矩阵；基于所述目标角点集，并按照如下公式（2），构建出权重矩阵； （2）上述公式（2）中，表示所述权重矩阵，表示窗函数，表示所述目标角点集中的第个目标角点，表示目标角点的总数，表示对角矩阵；利用所述梯度矩阵、所述权重矩阵以及各个目标角点的灰度时间偏导，并按照如下公式（3），计算出所述任一角点的光流信息； （3）上述公式（3）中，表示所述任一角点的光流信息，表示所述梯度矩阵，表示灰度矢量矩阵，表示转置运算，其中，，且表示第个目标角点的灰度时间偏导；根据每个角点集合中的各个角点的光流信息，构建出每张目标监控图像对应的异常行为识别模型，包括：对于任一角点集合，根据所述任一角点集合中的各个角点的光流信息，确定出所述任一角点集合中的各个角点的运动速度以及运动方向；根据各个角点的运动速度，确定出所述任一角点集合对应目标监控图像的平均光流速度；以零度为起点，并按照逆时针方向将指定角度区间分为若干个角度子区间，其中，所述指定角度区间为[0°,360°]；基于所述任一角点集合中的各个角点的运动方向，确定出各个角点所属的角度子区间，并将各个角点划分至所属的角度子区间中；统计各个角度子区间内的角点数量，并根据所述平均光流速度和各个角度子区间内的角点数量，构建出所述任一角点集合对应的目标监控图像的异常行为识别模型；根据所述平均光流速度和各个角度子区间内的角点数量，构建出所述任一角点集合对应的目标监控图像的异常行为识别模型，包括：按照如下公式（4），构建出所述任一角点集合对应的目标监控图像的异常行为识别模型； （4）上述公式（4）中，表示所述任一角点集合对应的目标监控图像的异常行为识别模型，表示所述平均光流速度，为若干角度子区间中的第c个角度子区间内的角点数量，表示角度子区间的总数。

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