[发明专利]一种电梯轿厢内暴力行为检测方法

权利要求书

1.一种电梯轿厢内暴力行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述电梯轿厢的拍摄视频；

根据所述拍摄视频中连续的视频帧进行Shi-Tomasi角点检测，确定特征点；

根据所述特征点，通过Lucas-Kanada光流算法计算得到光流向量；

根据得到的所述光流向量判断是否为暴力帧，所述暴力帧是存在所述暴力行为的视频帧；

根据所述暴力帧的出现频率进行报警；

其中，所述根据得到的所述光流向量判断是否为暴力帧，包括：

计算各个所述光流向量的幅值平方；

根据各个所述幅值平方计算所述幅值平方的平均值；

将所有所述光流向量的幅值平方按照预定顺序排列，确定第i大的幅值平方；

当所述幅值平方的平均值大于平均阈值并且所述第i大的幅值平方大于第i阈值时，将所述光流向量对应的视频帧确定为所述暴力帧；

所述根据所述暴力帧的出现频率进行报警，包括：

定义报警变量，所述报警变量的初始值为0；

当出现一个所述暴力帧时，所述报警变量加1，当出现一个非所述暴力帧时，所述报警变量减1，所述报警变量累加至预定限幅值时不再增加；

当所述报警变量超过报警门限值时进行报警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述拍摄视频中连续的视频帧进行Shi-Tomasi角点检测，确定特征点，包括：

根据所述拍摄视频中连续的视频帧，确定目标像素点的运动轨迹，所述目标像素点是像素值在预定范围内变化的像素点；

根据运动前后两个视频帧和所述运动轨迹转换得到最小化两个目标窗口的不相似性的公式；

将所述不相似性的公式用截断的泰勒公式展开后，得到线性系统；

将所述线性系统简化为简化系统，所述简化系统表示为对称矩阵与位移向量相乘等于误差向量；

计算所述对称矩阵的第一特征值和第二特征值；

当所述第一特征值和所述第二特征值中较小的一个大于预定阈值时，将所述目标像素点确定为所述特征点。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征点，通过Lucas-Kanada光流算法计算得到光流向量，包括：

获取所述特征点对应的时刻值、横坐标值、纵坐标值和所述特征点处的图像亮度；

计算所述图像亮度对所述横坐标值的第一偏导数，计算所述图像亮度对所述纵坐标值的第二偏导数，计算所述图像亮度对所述时刻值的第三偏导数；

根据所述第一偏导数、所述第二偏导数和所述第三偏导数，通过微分的链式法则确定所述光流向量的求解方程；

根据预定区域内的n个所述特征点和所述求解方程计算所述光流向量，n为正整数。