[发明专利]车厢异常行为检测方法、计算机装置和计算机可读存储介质

权利要求书

1.车厢异常行为检测方法，其特征在于，包括：

前景检测步骤，获取图像数据中的运动物目标；

目标跟踪步骤，根据获取的所述运动物目标的间距和重叠情况切换对所述运动物目标的目标跟踪方式，获取关于所述运动物目标的目标跟踪数据；

异常判断步骤，判断所述目标跟踪数据是否与异常行为预设数据匹配，若是，判定运动物目标发生异常行为。

2.根据权利要求1所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述前景检测步骤中，采用混合高斯模型法获取图像数据中的运动物目标。

3.根据权利要求2所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述目标跟踪步骤中，根据获取的所述运动物目标的间距情况切换对所述运动物目标的目标跟踪方式包括：

若多个所述运动物目标的间距达到预设值，选择欧式距离算法对运动物目标进行跟踪；

若多个所述运动物目标的间距小于预设值，选择MeanShift算法对运动物目标进行跟踪。

4.根据权利要求3所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述目标跟踪步骤中，根据获取的所述运动物目标的重叠情况切换对所述运动物目标的目标跟踪方式包括：

若多个所述运动物目标的重叠面积小于预设值，选择MeanShift算法对运动物目标进行跟踪；

若多个所述运动物目标的重叠面积达到预设值，选择Kalman算法对运动物目标进行跟踪。

5.根据权利要求1所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述前景检测步骤还包括：获取运动物目标的最小外接矩形，并根据所述最小外接矩形的宽高比判断所述运动物目标是否为人体运动目标。

6.根据权利要求1至5任一项所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述目标跟踪步骤还包括：

获取场景三维坐标数据；

所述目标跟踪数据包括所述运动物目标的轨迹数据；

获取关于同一运动物在连续的多个图像帧的多个最小外接矩形，结合多个最小外接矩形和所述场景三维坐标数据生成所述运动物目标的轨迹数据。

7.根据权利要求6所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述目标跟踪步骤还包括，所述目标跟踪数据还包括该运动物目标的实际高度数据和移动速度数据。

8.根据权利要求7所述的车厢异常行为检测方法，其特征在于：

所述异常判断步骤中，所述异常行为预设数据包括越界行为预设数据、徘徊行为预设数据和摔倒行为预设数据；

判断所述目标跟踪数据对应运动物目标的最小外接矩形是否与预设区域发生重叠，若是，所述目标跟踪数据与所述越界行为预设数据匹配，判定运动物目标发生越界行为；

根据所述轨迹数据判断所述运动物目标的运动距离超过距离阈值且存在三个拐点，若是，所述目标跟踪数据与所述徘徊行为预设数据匹配，判定运动物目标发生徘徊行为；

根据所述目标跟踪数据判断所述运动物目标的重心变化量是否超过阈值，若是，所述目标跟踪数据与所述摔倒行为预设数据匹配，判定运动物目标发生摔倒行为。

9.一种计算机装置，其特征在于：所述计算机装置包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的车厢异常行为检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的车厢异常行为检测方法的步骤。