[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

说明书

本发明提供一种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，车厢异常行为检测方法包括前景检测步骤，获取图像数据中的运动物目标；目标跟踪步骤，根据获取的运动物目标的间距和重叠情况切换对运动物目标的目标跟踪方式，获取关于运动物目标的目标跟踪数据；异常判断步骤，判断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。计算机装置的处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述车厢异常行为检测方法的步骤，计算机可读存储介质上存储的计算机程序被处理器执行时实现上述的车厢异常行为检测方法的步骤。本发明有效对运动物目标进行跟踪且能判断多种异常行为，方法功能全面且准确率高。

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种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。

背景技术

随着摄像设备成本下降，网络速度的提高以及安防需求的增加，火车站，停车场等大量公共场所配备了视频监控设施，并产生了海量的视频数据。依靠工作人员肉眼监控需耗费大量人力、物力和财力，且监控效果差，遗漏概率高。随计算机视觉处理技术、电子技术以及通信技术的发展，智能视频分析技术及其应用越来越受到人们的重视，识别异常行为的智能视频监控系统成为趋势。

智能视频监控领域的研究起步较晚，大部分智能分析仅仅是对时间进行标记，减少重复人工操作方面，尤其是对于车厢内这种设备清晰度不高，且数据繁多的特殊环境。现有的多种图像识别的智能识别受到极大的限制，如人脸识别。

现有一种针对校园室外和室内不同的场景监控方法，其包括越界检测和周界保护，但此方法仅适用于远距离视频监控的场景，远距离场景中乘客形变不明显，而车厢内对乘客检测为近距离视频监控，需要对乘客的移动、摔倒和其他异常行为进行判断，现有的该种场景监控方法并不适用。

发明内容

本发明的第一目的在于提供一种功能全面有效的车厢异常行为检测方法。

本发明的第二目的在于提供一种可实现上述车厢异常行为检测方法的计算机装置。

本发明的第三目的在于提供一种可实现上述车厢异常行为检测方法的计算机可读存储介质。

本发明第一目的提供的车厢异常行为检测方法包括前景检测步骤，获取图像数据中的运动物目标；目标跟踪步骤，根据获取的运动物目标的间距和重叠情况切换对运动物目标的目标跟踪方式，获取关于运动物目标的目标跟踪数据；异常判断步骤，判断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。

由上述方案可见，在前景检测步骤中获取了运动物目标后，在目标跟踪步骤中判断运动物目标的移动情况，如移动距离、运动物目标间距和重叠情况等选择欧式距离算法、MeanShift算法或Kalman算法去实现最有效的目标跟踪，随后判断目标跟踪数据是否与异常行为预设数据匹配，如越界行为预设数据、徘徊行为预设数据和摔倒行为预设数据等，从而判断运动物目标是否发生异常行为。本发明提供的车厢异常行为检测方法能有效地对运动物目标进行跟踪，且能判断多种出现频率较高的乘客异常行为，该方法功能全面且准确率高。

进一步的方案是，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。

由上可见，采用混合高斯模型法获取图像数据中的运动物目标能在轻微抖动和光照变化的场景中具有较好的鲁棒性，实现复杂背景的前景分离。

进一步的方案是，目标跟踪步骤中，根据获取的运动物目标的间距情况切换对运动物目标的目标跟踪方式包括若多个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。